Predicción con redes neuronales

La ventaja del uso de redes neuronales para la predicción es que son capaces de aprender solo a partir de ejemplos y, una vez terminado el entrenamiento, pueden captar dependencias ocultas y fuertemente no lineales, incluso cuando hay un nivel significativo de ruido en el conjunto de entrenamiento.

La desventaja es que las RNA pueden aprender solo la dependencia válida en un cierto periodo. Además, en general no es posible estimar con anticipación el error de predicción.