En este articulo se presentan los modelos aplicados en la empresa Eco sintesis, dedicada a la comercializacion de implantes quirurgicos, para el pronostico de la demanda de su producto: implante interespinoso para columna. En primera instancia se desarrolla un proceso de recoleccion de datos para estimar la demanda, luego se realiza un analisis estadistico de los datos y se determina el modelo estadistico que mejor se ajusta a las observaciones para, finalmente, construir el modelo estadistico de pronostico. Simultaneamente, se desarrollan cada uno de los pasos que conllevan, con el uso de las redes neuronales artificiales, a la construccion de un modelo de pronostico para establecer las posibles diferencias y semejanzas. La aplicacion de los modelos ha resultado ajustado a las observaciones de la demanda propuesta, en tanto que el desempeno del modelo de RNA usado es mejor en cuanto a una disminucion de la raiz del error cuadratico medio presentada por el modelo estadistico ARMA (1,2) en los periodos donde se conocia el valor real de las observaciones. Asi mismo, vemos como el modelo de RNA alcanza un desempeno adecuado en un tiempo muy reducido, apenas de un segundo. Se concluye por la experiencia en este trabajo que para series temporales que se ajustan a modelos ARMA, es adecuado usar modelos de red neuronal sencillos con dos capas de redes, una de salida y otra de entrada, pues el uso de modelos multicapa no trajo buenos resultados en nuestro trabajo. En la serie de tiempo como la presentada en este estudio, donde el comportamiento no tendencial fue caracteristico, el haber usado un modelo de RNA con propagacion hacia adelante permitio alcanzar resultados buenos en cuanto a la precision del pronostico.