El objetivo principal de esta investigación fue realizar un análisis comparativo en la implementación de redes neuronales de Backpropagation utilizando el método multivariado PCA frente al método clásico, que en este ámbito de investigación se definió como la aplicación de redes neuronales sin la implementación de PCA. El enfoque en esta tesis doctoral, concretamente, referente a PCA, fue aplicarlo a una variedad de conjuntos de datos. Los resultados se calcularon desde la perspectiva de las redes neuronales, incluyendo redes totalmente conectadas y convolucionales. Para este propósito, se seleccionaron tres tipos de conjuntos de datos. El primero representa datos tabulares, mientras que los otros dos datos de imagen, que están compuestos por imágenes RGB de 1 canal y 3 canales. Las técnicas de reducción de la dimensión, como la PCA, contribuyen en gran medida al proceso...