El uso generalizado de dispositivos móviles ha popularizado la idea de la navegación en interiores. El método de huella digital de Wi-Fi está surgiendo como un método de posicionamiento en interiores alternativo importante para superar las dificultades de uso de GPS. Este estudio utiliza señales RSSI con tres estados preprocesados (crudo, preprocesado con la pérdida de trayectoria adaptada y transformado exponencialmente) para entrenar y probar una red neuronal artificial (ANN). Se proporciona un enfoque sistemático para la determinación de los números de neuronas en las capas ocultas y las funciones de activación de ANN. La ANN es entrenada por el algoritmo de colonia de abejas artificiales. Se han empleado cinco métodos de aprendizaje automático para la estimación. El mejor rendimiento se ha logrado con ABC-ANN mediante la base de datos adaptada de pérdida de trayectoria con un MAE de 1.01 m. La estimación realizada utilizando valores de RSSI procesados tiene un mejor rendimiento que los valores de RSSI crudos. Además, se produce un 33% menos de error con el método mencionado en comparación con el estudio de la fuente de datos.