Este trabajo presenta una red neuronal artificial (RNA) para predecir el rendimiento académico estudiantil. Las RNAs emulan el funcionamiento fisiológico del cerebro humano, tienen la capacidad de procesar y abstraer información y son empleadas en investigaciones relacionadas con modelado predictivo debido a su capacidad para identificar relaciones no lineales entre variables. Se emplea una base de datos con información académica, demográfica, social e institucional de 395 estudiantes colombianos de media vocacional de la Institución Educativa Villa del Socorro, Medellín (Colombia). La base de datos es construida mediante la aplicación de encuestas e informes institucionales antes del inicio de la pandemia COVID-19. Los resultados muestran que la RNA desarrollada aquí clasifica adecuadamente el 73% de la muestra y que tiene un mejor desempeño en métricas (accuracy, recall, precision y F1-Score) que otras técnicas de aprendizaje supervisado. Se concluye que la predicción temprana del rendimiento académico permite formular estrategias didácticas y pedagógicas que hacen más eficiente el proceso de enseñanza y aprendizaje.