Se analizó el proceso de detección y corrección de fallas actual en procesos transaccionales sobre plataformas computacionales, y el impacto que generan en las organizaciones, en términos de productividad, costos, tiempo y esfuerzo. Basado en las fases de desarrollo de software Relational Unified Process (RUP) bajo la concepción de Redes Neurales Artificiales, como una de las formas de control de procesos actuales en la industria de la computación, se obtuvo el modelo de detección y corrección de fallas sobre procesos transaccionales bajo plataformas LINUX utilizando la herramienta Unified Modeling Language (UML). Se analizo el comportamiento del proceso de toma de decisiones utilizando para ello el concepto de bases de datos de conocimientos, a fin de validar la solución más óptima para la resolución de ellas. Se definió el estudio detallado de las características del tipo de red neural seleccionada (Aprendizaje Supervisado). Se diseña el prototipo del modelo de detección y corrección de fallas. Pensar en infraestructura, es pensar en el enfoque sistémico, lo cual constituye mantenimiento sostenible del sistema, retorno a la inversión y variables intangibles que contribuyen a la reducción del costo total de propiedad; con este trabajo, se provee la supervisión en forma continua de los recursos de la plataforma, logrando de esta manera mayor rendimiento de las aplicaciones y los componentes que en ella residen. La buena programación de una Red Neural, teóricamente podría reducir la lentitud que se presenta en las plataformas, y de acuerdo a los patrones de entrenamiento, se puede diagnosticar rápidamente y corregir el problema. El uso de acciones proactivas, puede corregir los problemas antes de que la plataforma llegue al colapso; los procesos transaccionales no deberían representar mayor preocupación, siempre y cuando se apliquen buenas técnicas para la detección y corrección de fallas de manera dinámica. RUP proporciona métodos de refinación del producto final, en tal sentido, las recomendaciones del presente trabajo, se basan en la búsqueda del ajuste de rendimiento basado en el constante monitoreo para mantener equilibrada la plataforma, en función de los objetivos del negocio, en el desarrollo de nuevas especificaciones de detección y corrección de fallas y en función de las necesidades reales que demande el mismo. Sobre ello, se evita la generación de altos costos a la organización en cuanto a implantación y mantenimiento de software de terceros se refiere. En adición, este modelo no debe estar orientado únicamente al trabajo sobre plataformas LINUX o las denominadas plataformas *NIX, es decir, su tendencia debe ser de aplicación general para todas las plataformas de alta disponibilidad. Además, orienta su utilización a organizaciones donde el poder adquisitivo que demanda una aplicación de terceros para la detección y corrección de fallas sea bajo; así como a empresas donde sus aplicaciones de misión crítica deban permanecer en un alto porcentaje operativa, a fin de satisfacer la demanda requerida al negocio por parte de los clientes. Ello representa competitividad en el mercado y retorno a la inversión en plazos cortos. Finalmente, se obtuvo un modelo arquitectural con definición de especificaciones que permite su adaptación sobre cualquier plataforma de trabajo.