En este articulo, se modela el precio promedio mensual del cafe colombiano en la Bolsa de Nueva York, usando varios modelos alternativos. El modelo final seleccionado esta compuesto por una componente lineal autorregresiva mas una red neuronal artificial tipo perceptron multicapa con dos neuronas en la capa oculta, que permite representar la dinamica que sigue el valor esperado de la serie de precios; mientras que la dinamica de los residuales es especificada usando un proceso heterocedastico condicional autoregresivo de primer orden. Los residuales normalizados del modelo son incorrelacionados y homocedasticos, y siguen aproximadamente una distribucion normal. Los resultados indican que el precio actual depende de los precios ocurridos en los ultimos cuatro meses.