En este trabajo de grado, se presenta el desarrollo y la implementación de un modelo para la obtención de portafolios eficientes en la compra de energía eléctrica en Colombia utilizando redes neuronales artificiales. Para este fin se realiza un estudio de la composición del Mercado Eléctrico Mayorista y de algunas variables que afectan el precio de la energía. Los datos de entrada utilizados para el entrenamiento de la red fueron el precio de la energía para usuarios no regulados, el volumen de energía tranzado, el Producto Interno Bruto (PIB), rendimientos y el precio del dólar. El conjunto de entrenamiento corresponde a datos desde enero de 2000 hasta febrero de 2008, con los que se realizó la validación del modelo.