Las arcillas son la materia prima fundamental en la fabricacion de productos para el sector constructor tales como baldosas, enchapes, pavimentos y ladrillos. Las pequenas y medianas industrias ladrilleras por lo general utilizan arcillas de diverso origen mineralogico, clasificadas para formular sus mezclas con base en la experiencia del equipo de personas responsables de la produccion; la incertidumbre asociada con este metodo causa que una parte de sus productos se rechacen despues de fabricados, porque sus propiedades no cumplen las especificaciones tecnicas. En este articulo se presenta una metodologia basada en redes neuronales que permite clasificar, con base en sus propiedades, las arcillas que se van a usar para componer las pastas, con el proposito de disminuir la cantidad de producto rechazado. Se emplearon diversas topologias de red para la clasificacion, lo cual permitio encontrar una capaz de predecir las muestras de entrenamiento y prueba con 97,79 % y 94,12 % de precision, respectivamente. Abstract: Clays are the main raw material in the manufacture of products for the construction sector, such as tile, veneer, flooring and bricks. Small and medium enterprises generally use brick clays of different mineralogical origin, classified in order to formulate their mixtures according to the production team experience; the uncertainty associated with this method causes that a portion of their manufactured products are rejected, because their properties do not meet the technical specifications. This paper presents a methodology based on neural networks for classification of clays, based on the clay properties to be used to make the pasta, with the aim of reducing the number of rejected products. It used different network topologies for classification, and chose the one which have been found capable to predict the training and testing samples with an accuracy of 97.79 % and 94.12 %, respectively.