Con esta tesis se buscó generar modelos con redes neuronales artificiales para abordar problemas relacionados con la agricultura, como una alternativa a los métodos tradicionales y más costosos empleados en el manejo, análisis y adquisición de datos en los sistemas agrarios. Para esto, se consideraron tres tópicos principales de investigación; la producción de microalgas, el color del suelo y su fertilidad, y la adquisición de datos meteorológicos. Estos temas tienen roles cada vez más importantes en la agricultura, especialmente bajo la incertidumbre del futuro de la producción de alimentos. Las redes neuronales mostraron ser capaces de describir la composición biológica de cultivo de microalgas; mostraron ser precisas para modelar y generar datos agrometeorológicos; y respecto a los suelos, no demostraron ser muy eficientes para caracterizar su fertilidad en partiendo del análisis colorimétrico de los mismos
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