Introducción: La enfermedad renal crónica de las principales causas de mortalidad en todo el mundo. Las redes neuronales artificiales son un algoritmo prometedor de la inteligencia artificial en la predicción de mortalidad.  Objetivo: Implementar una red neuronal artificial para la predicción de mortalidad en la enfermedad renal crónica.Métodos: Se realizó un estudio longitudinal de cohorte retrospectivo. La muestra se conformó con 54 pacientes. Se dividió el estudio en dos grupos, vivos y fallecidos. Se realizó el entrenamiento y la prueba de una red neuronal multicapa con arquitectura para la predicción de mortalidad de enfermedad renal crónica, la capacidad discriminatoria de la red neuronal se evaluó mediante el área bajo la curva del estadístico C. Finalmente se analizó la importancia de las variables independientemente.Resultados: La capacitación de la red neuronal artificial mostró 81,0 % de precisión para la predicción de supervivencia, 93,8 % para la mortalidad y 86,5 % de modo general. La prueba mostró 100 % de precisión para la predicción de supervivencia, 81,8 % para la mortalidad y 88,2 % de modo general. El poder discriminatorio de la  red neuronal artificial para predecir la mortalidad en pacientes con enfermedad renal crónica  fue bueno, con un área bajo la curva de 0,936. Las variables con implicancia pronóstica fueron la enfermedad cardiovascular, albúmina, urea y ganancia de peso interdialítica excesiva.Conclusiones: Se implementó una red neuronal artificial para la predicción de mortalidad por enfermedad renal crónica con óptimos indicadores estadísticos. Además se identificaron variables pronósticas de mortalidad.