Por diferentes causas las turbinas durante la explotación, pierden eficiencia y disminuyen su rendimiento relativo efectivo. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, en particular las Redes Neuronales Artificiales (RNA), pueden ser aplicadas para estimar este rendimiento ya que permiten realizar un mapeo de las variables de entrada y salida del sistema y obtener resultados muy cercanos a su comportamiento real. La complejidad de implementar un sistema de monitoreo en línea se debe a las variaciones de la carga del turbogenerador, desviaciones de los parámetros del vapor y al estado de la máquina fijado como condición normal de referencia. La técnica propuesta elimina este problema considerando una etapa inicial como aprendizaje en la cual el esquema implementado “aprende” las posibles variaciones del sistema antes de que haga falta tomar decisiones en cuanto a acciones correctivas.