Introducción

 

Introducción

Las redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por nodos interconectados, llamados neuronas artificiales, que procesan información, aprenden a partir de los datos y reconocen patrones complejos. Gracias a estas capacidades, las ANN pueden realizar tareas avanzadas como clasificación, predicción y reconocimiento, con aplicaciones en una amplia variedad de sectores.

Con el paso del tiempo, estas redes han transformado áreas clave como la medicina, la industria y, especialmente, las finanzas. Su versatilidad se debe a su capacidad de adaptarse, entrenarse con grandes volúmenes de información y mejorar su rendimiento continuamente. Esto las convierte en herramientas fundamentales para automatizar procesos y realizar análisis de datos más eficientes y precisos.

Este trabajo analiza el uso de las redes neuronales artificiales en el sector financiero, específicamente en la predicción del incumplimiento de pago en solicitudes de crédito, una problemática común en las entidades bancarias. A partir de cinco conceptos clave —la simulación del cerebro humano, el perceptrón como unidad básica, los tipos de aprendizaje, el algoritmo de backpropagation y las arquitecturas avanzadas como RNN y CNN— se examina cómo estas redes permiten detectar relaciones entre variables cuantitativas y categóricas, facilitando decisiones más acertadas y automatizadas. De este modo, las RNA contribuyen significativamente a mejorar la gestión del riesgo y la eficiencia operativa en el ámbito financiero.