Los análisis predictivos utilizan patrones que sucedieron en el pasado para predecir lo que sucederá en el futuro basados en el supuesto de que lo que sucedió en el pasado sucederá de igual o similar manera en el futuro. Hoy en día, es de gran interés el desarrollo de análisis predictivos, es decir, procedimientos para estimar los valores de una variable de respuesta dado un conjunto de variables independientes o predictores. Existen hoy en día, muchos ejemplos de la necesidad del desarrollo de análisis predictivos, en áreas como, química, manufactura, ventas, economía, entre otras. Es a su vez, un tema de mucho interés en áreas de reciente creación como el aprendizaje estadístico, aprendizaje automático y minería de datos. Esta obra muestra el uso existente de las redes neuronales artificiales y métodos estadísticos como herramientas de predicción y clasificación utilizando varios tipos de aprendizaje. Se desarrollan casos de estudio que sirven de ejemplos prácticos, se estudian estrategias de validación de modelos como la validación cruzada y se establecen medidas para la selección de modelos, como el MSE, el coeficiente de determinación, entre otras.