La desercion estudiantil universitaria sigue siendo una de las mayores problematicas en la Universidad Distrital, debido a que generan impactos negativos en el ambito social y economico. Los recientes estudios de la Universidad Distrital sobre retencion de estudiantes, muestran que la tasa de graduacion en promedio fue de 42% y la tasa de desercion estudiantil fue del 58% para el periodo 1992-2010. Este porcentaje de desercion es muy alto en comparacion con el promedio en universidades publicas del pais que es del 39% (Vergara, 2011) (Ministerio de Educacion Nacional, 2009). Dada la magnitud de la problematica sobre desercion estudiantil, la Universidad Distrital por medio de Bienestar Universitario creo la Oficina para la Permanencia Estudiantil (OPEUD), quien ha realizado analisis estadisticos sobre desercion estudiantil y supervivencia (Quintero, 2013). Los resultados de estos estudios han sido tomados como referencia para implementar politicas, como auxilios alimentarios, cursos de nivelacion, tutorias academicas entre otras. Sin embargo y a pesar de los esfuerzos que ha realizado la Universidad Distrital para disminuir la desercion estudiantil, este continua siendo un problema no resuelto. El estudio propuesto busca establecer patrones que permitan predecir el nivel de riesgo de desercion de los estudiantes de la Facultad Tecnologica, utilizando la tecnica de aprendizaje computacional: Redes neuronales artificiales. Los datos que seran analizados pertenecen a la cohorte 2008-I durante el periodo 2008-I a 2014-I. Es de resaltar que no se encontraron antecedentes de estudios que aborden la problematica de la desercion estudiantil en la Universidad Distrital empleando estas tecnicas. En especial las relacionadas con redes neuronales artificiales.