Este artículo está dedicado a la construcción de redes neuronales para la predicción de la característica corriente-voltage (CVC). La CVC es la característica más importante del proceso de transferencia de masa en sistemas electro-membrana (EMS). La CVC se utiliza para evaluar y seleccionar el diseño óptimo y los modos de operación efectivos de los EMS. Cada cálculo de la CVC con los valores dados de los parámetros de entrada, utilizando modelos analítico-numéricos desarrollados, toma mucho tiempo, por lo que la CVC se calcula en un rango limitado de cambios de parámetros. La creación de redes neuronales permitió el uso de la predicción para obtener la CVC para un rango más amplio de valores de parámetros de entrada y mucho más rápido, ahorrando recursos computacionales. Se revelaron las regularidades del comportamiento de la CVC para varios valores de parámetros de entrada. Durante este trabajo, se desarrollaron y probaron varias arquitecturas de redes neuronales diferentes. Los mejores resultados predictivos en muestras de prueba son proporcionados por la red neuronal que consiste en capas convolucionales y LSTM (Memoria a Largo y Corto Plazo).