El presente trabajo de investigación se centró en la predicción de contaminantes de vehículos livianos, siendo los contaminantes medidos el HC, NOx, CO y CO2 en Lima Metropolitana durante el 2022. El objetivo del trabajo es estimar la emisión de gases contaminantes con relación al consumo de gasolina mediante una muestra representativa del parque automotor de la ciudad. El análisis se realizó mediante el entrenamiento de múltiples redes neuronales, escogiendo el mejor esquema de red y contrastándolo con los resultados del modelo de aprendizaje supervisado llamado “random forest”. Este enfoque permitió evaluar el desempeño de las redes neuronales y comparar dos metodologías diferentes, destacando así alternativas que no requieran el uso de redes neuronales. En particular, las redes neuronales resultaron ser una alternativa apropiada al tener resultados de un coeficiente ...