Los sistemas de Redes Neuronales artificiales (o ANS, Artificial Neural Systems) están inspiradas en la funcionalidad de las neuronas biológicas, aplicados al reconocimiento de patrones que las convierten aptas para modelar y efectuar predicciones en sistemas muy complejos. Para la construcción del prototipo se ha considerado los siguientes aspectos: modelo de neurona, arquitectura o topología de conexión, y algoritmo de aprendizaje. Siendo la más óptima, por su simplicidad en el aprendizaje para la red, el modelo supervisado unidireccional "BACKPROPAGATION-SUPERVISED LEARNING", ya que hace backtracking hacia la entrada una vez que tiene los datos en la salida. Al igual que las redes neuronales, los algoritmos genéticos también cuentan con la capacidad para resolver un problema específico, pero a diferencia de los parámetros-red, cualquier representación puede ser expresada c...