Esta investigación, se elaboró para analizar y dar respuesta a la necesidad de identificar las fallas presentadas en el horno H150, implementando un algoritmo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales que permita la identificación de fallas y comportamiento del horno, seguido de la discriminación y análisis de datos estadísticos arrojados, para finalizar, con la presentación del modelo que se llevó a cabo, en el que se utilizó el análisis de componentes Principales (PCA), para analizar el comportamiento de las variables de entrada y salida en el tiempo, para el horno H150 de la refinería de Barrancabermeja.