Aleman Hernández, Eduardo David2025-01-082025-01-082022https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/18203Los pronósticos son esenciales en toda organización para la toma de decisiones debido a que influyen en el logro de los objetivos de diversas áreas como la producción, inventarios, compras, y servicios entre otros. Por lo tanto, este trabajo estudia en un primer instante, la aplicabilidad de la inteligencia artificial para realizar una adecuada predicción, utilizando como base uno de sus campos principales: el aprendizaje de máquina, teniendo como diferencia principal con los modelos estadísticos, que su objetivo es entender la estructura de los datos y ajustar distribuciones teóricas a los datos que son bien entendidos. Es por ello que al aplicarlo se convierte en una alternativa que ha demostrado en diferentes investigaciones tener mejor desempeño que los métodos tradicionales de series de tiempo. Y en un segundo instante como parte de la profundización sobre el aprendizaje de máquina se realiza una revisión literaria profunda, también se presenta como herramientas de la inteligencia artificial el uso de redes neuronales artificiales y recurrentes como modelos de clasificación y predicción y dentro de esta última: el modelo LSTM, del cual se propone una herramienta metodológica basada en el mismo, siendo el eje principal de esta investigación. Palabras claves: pronóstico, inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, redes neuronales artificiales, redes neuronales recurrentes, LSTM y herramienta metodológica.eshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Toma de decisionesProducción industrialInteligencia artificialMáquina herramientaMetodologíabachelor thesis