La tuberculosis es una patología curable y prevenible, persiste como problema de salud pública a pesar de contar con medidas de diagnóstico y tratamiento eficaz. Objetivo: Brindar un acercamiento metodológico a la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) para la predicción del riesgo de padecimiento de tuberculosis en una población vulnerable y proponer una clasificación matemática para el nivel o tipo de riesgo. Materiales y Métodos: Emergente de Red Neuronal Artificial. Se seleccionó una muestra probabilística conformada por 370 individuos. Resultados: La interacción de factores se consideraron condicionantes para la enfermedad, cuando se interpretan en conjunto terminan todos interactuando para el riesgo de presentar la enfermedad en menor o mayor grado. Conclusión: La red neuronal artificial es una herramienta importante para llegar a predecir el riesgo de tuberculosis, la clasificación propuesta para el riesgo puede resultar al momento de considerar una población como vulnerable o no para contraer tuberculosis.