15 Resumen El estudio se enfoca en la aplicación de un modelo predictivo con el objetivo general de predecir las fallas en motores eléctricos de corriente alterna en la industria minera mediante el diseño de un modelo basado en redes LSTM y el uso de datos multivariables. En la minería, la detección temprana de fallas es crítica para reducir tiempos de inactividad no programados y minimizar pérdidas económicas significativas. Este trabajo resalta la importancia del mantenimiento predictivo y el uso de modelos de aprendizaje profundo para mejorar la fiabilidad operativa de los motores eléctricos. Para lograr llegar al objetivo, se empleó una metodología prospectiva, longitudinal y analítica, con intervención del investigador en el diseño, entrenamiento y evaluación del modelo LSTM. El enfoque cuantitativo permitió la recolección de datos históricos de 21 sensores. Se des...