El objetivo de este trabajo es realizar predicciones del tipo de cambio peso-dolar utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA´s), para lo cual la investigacion se baso en determinar la relacion existente entre los resultados obtenidos y los tipos de cambio vigentes en las fechas de estudio, determinar el tipo de red neuronal que mas se adapta a la prediccion de tipos de cambio y analizar el comportamiento de las variables de la RNA en el proceso de prediccion de los tipos de cambio. Para lograr esto, utilizando el software Easy-NN-plus, seleccionamos informacion de doce variables economicas de 2005 que sirvieron como entrada a un sistema de redes neuronales, en el que la salida era el tipo de cambio. Una vez realizado el entrenamiento de la red y establecidos los valores de las variables de entrada para el proceso de prediccion, se obtuvieron los valores del tipo de cambio para el primer mes de 2006; de esta forma, se realizaron dieciocho pruebas, utilizando diferentes combinaciones de variables. Los resultados obtenidos muestran margenes de error bajos entre las predicciones y los resultados reales.