En este trabajo se presenta el diseno de una estrategia inteligente, para el diagnostico automatico de procesos industriales mediante la prediccion con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificacion difusa. Para disenar la estrategia de diagnostico se utilizo informacion historica del proceso. La clasificacion fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. Las RNAs de configuracion multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de prediccion son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnostico propuesto los estados funcionales seran utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transicion hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingenieria de mantenimiento permitira el diseno de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las maquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutacion de los parametros de control y la prediccion de fallas; y sobre un sistema de produccion de aire medicinal para la programacion de acciones de manteniendo a partir de la prediccion de estados funcionales.