Los valores de mercado que presentan los predios urbanos actualmente son muy dinámicos, debido al crecimiento de la mancha urbana, así como la plusvalía generada por la infraestructura y el equipamiento urbano, en los últimos años uno de los fenómenos que se han generado es la especulación sobre los valores de los bienes inmuebles, lo que ha hecho que se amplíen los campos de investigación para el desarrollo de nuevas técnicas que puedan resolver este problema como la Inteligencia Artificial. Las redes neuronales artificiales (RNA) han ido evolucionando en cada uno de los campos técnicos y científicos, incluyendo la valuación inmobiliaria, con ella se busca generar de manera más pronta y exacta los valores reales para la oferta y venta de bienes, cuya intención es obtener un valor que sea óptimo tanto como para el comprador como para el vendedor, así se busca erradicar la subjetividad de los participantes técnicos. Esta investigación toma como objeto de estudio el municipio de Corregidora, Querétaro; esta ciudad ha presentado dinamismo poblacional, proponiendo un modelo de aprendizaje con redes neuronales para la valuación de predios urbanos, obteniendo aproximadamente 7% de error en el modelo de predicción.
The market values presented by urban properties are currently very dynamic, due to the growth of urban sprawl, as well as the surplus value generated by infrastructure and urban equipment, one of the phenomena that have been generated in recent years. it is the speculation on the values of the real estate, which has made that the fields of investigation are extended for the development of new techniques that can solve this problem like the Artificial Intelligence. Artificial neural networks have evolved in each of the technical and scientific fields, this including real estate valuation, which seeks to generate more quickly and accurately the real values for the supply and sale of goods, whose intention is to obtain a value that is optimal both for the buyer and the seller, likewise seeks to eradicate the subjectivity of technical participants. This investigation has considered as object of study the municipality of Corregidora, Querétaro; This city has presented population dynamism, proposing a learning model with neural networks for the valuation of urban properties, obtaining approximately 7% error in the prediction model.
