El pronostico de la demanda de energia electrica de un pais o un sector determinado es una tarea de suma importancia no solo desde el punto de vista operativo, sino tambien del comercial. En este articulo se propone un modelo de pronostico para la demanda de energia electrica en Colombia a nivel horario de una semana completa, mediante una Red Neuronal Artificial. El modelo utiliza informacion historica en forma de datos rezagados de la serie de tiempo de demanda, asi como informacion de eventos calendario previamente identificados que producen cambios significativos en los patrones de la demanda de energia a lo largo del ano, por otra parte, el modelo propuesto considera un rezago en la informacion disponible para realizar los pronosticos de alrededor de tres semanas. Tal modelo fue validado a partir de datos reales de consumo de carga para una region especifica de Colombia. Los resultados obtenidos fueron contrastados con un modelo auto regresivo (AR) y un modelo auto regresivo con variables exogenas (ARX). Tales resultados fueron satisfactorios en terminos de la disminucion general del error de ajuste, asi como del comportamiento durante periodos de tiempo atipicos los cuales son dificiles de pronosticar con modelos tradicionales.