El hidrógeno proporciona una fuente limpia de energía que puede ser producida con la ayuda de electrolizadores. Para que los electrolizadores funcionen de manera rentable y segura, es necesario definir una estrategia de mantenimiento adecuada. El mantenimiento predictivo es una de esas estrategias, pero a menudo depende de datos de sensores que también pueden fallar, lo que resulta en información falsa. En consecuencia, el mantenimiento no se realizará en el momento adecuado y se producirá un fallo. Para abordar este problema, se aplica el concepto de inteligencia artificial para hacer predicciones sobre lecturas de sensores basadas en datos obtenidos de otro instrumento dentro del proceso. En este estudio, se desarrolla un algoritmo novedoso utilizando Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL) para seleccionar la(s) mejor(es) característica(s) entre los datos medidos del electrolizador, que mejor pueden predecir los datos del sensor objetivo para el mantenimiento predictivo. Las características se utilizan como entrada en un tipo de red neuronal profunda llamada memoria a corto y largo plazo (LSTM) para hacer predicciones. El DLR desarrollado se ha comparado con los encontrados en la literatura dentro del alcance de este estudio. Los resultados han sido excelentes y, de hecho, han producido las mejores puntuaciones. Específicamente, su coeficiente de correlación con la variable objetivo fue prácticamente total (0.99). Asimismo, el error cuadrático medio (RMSE) entre los datos experimentales del sensor y la variable predicha fue solo 0.1351.