Este trabajo tiene como objetivo explorar el flujo de capa límite de convección mixta magnetohidrodinámica (MHD-MCBLF) en un cilindro inclinado usando un fluido Eyring-Powell en combinación con el algoritmo de redes neuronales artificiales Levenberg-Marquardt (LMA-ANNs). Las propiedades térmicas incluyen estratificación térmica, que tiene una superficie a mayor temperatura en el cilindro que en el fluido circundante. El modelo matemático incorpora factores esenciales que involucran convenciones mixtas, capas térmicas, absorción/generación de calor, curvatura de la geometría, propiedades del fluido, intensidad del campo magnético y número de Prandtl. Las ecuaciones diferenciales parciales gobiernan el proceso y se transforman en ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales acopladas con cambios adecuados de variables. Se generan conjuntos de datos para dos casos: una placa plana (sin curvatura) y un cilindro (con curvatura distinta de cero). La aplicabilidad del solucionador LMA-ANN se presenta resolviendo el problema MHD-MCBLF utilizando análisis de regresión, evaluación del error cuadrático medio, histogramas y análisis de gradiente. Presenta una herramienta computacional asequible para predecir interacciones de fases termofluidas reactivas y no reactivas multicomponentes. Este estudio introduce una aplicación de redes neuronales artificiales basadas en el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LMA-ANNs) para resolver flujos de capa límite de convección mixta magnetohidrodinámica de fluidos Eyring-Powell sobre cilindros inclinados. Este enfoque aproxima eficientemente soluciones a las ecuaciones diferenciales no lineales transformadas, demostrando alta precisión y reducido esfuerzo computacional. Estos avances son particularmente beneficiosos en industrias como el procesamiento de polímeros, la ingeniería biomédica y los sistemas de gestión térmica, donde modelar comportamientos de fluidos no newtonianos es crucial.