La finalidad del presente proyecto consiste en exponer una serie de herramientas basadas en nuevas tecnologías computacionales para la predicción de la demanda eléctrico en edificios. Estas nuevas tecnologías computacionales se denominan redes neuronales artificiales y se basan en algoritmos muy potentes para relacionar grandes cantidades de información y, de esta manera construir modelos matemáticos muy complejos que puedan, en este caso, predecir valores. Para poder tener una visualización de cómo se han realizado las predicciones al largo de la historia, este proyecto elabora un estado del arte de las predicciones de consumo eléctrico. Seguidamente se expone la amplia teoría de las redes neuronales artificiales. En este capítulo se describe detalladamente la historia del nacimiento de esta tecnología, la clasificación de las funciones que pueden desarrollar, así como la base matemática que define los algoritmos. Para poder aplicar los nuevos conocimientos en esta materia, el proyecto realiza un caso práctico donde se puede seguir todo el procedimiento establecido entre la obtención de datos hasta la predicción de la demanda eléctrica en edificios. Para el caso práctico se ha cogido información del consumo eléctrico del edificio de arquitectura de la Universidad Politécnica de Catalunya. Los resultados obtenidos de la predicción del caso práctico son relativamente buenos. Se puede decir que estas nuevas herramientas son aptas para realizar la predicción de la demanda en edificios. No obstante se analizan las deficiencias encontradas, así como también los temas de estudio futuros que han surgido del proyecto para mejorar la fiabilidad de las predicciones.