Los materiales son un pilar tanto de la industria como de la vida cotidiana. La fabricación y el procesamiento de materiales es un sector muy importante, ya que afecta tanto las propiedades mecánicas como el uso de los productos finales. En los últimos años, el aumento del uso de la impresión 3D y, por extensión, de sus materiales ha provocado la creación de brechas en términos de resistencia que requieren un mayor estudio científico. En este estudio, se probó la influencia de varios parámetros de impresión en muestras impresas en 3D hechas de polímero de tereftalato de polietileno glicol (PETG). Más específicamente, se seleccionaron tres parámetros de impresión: densidad de relleno, velocidad y tipo, con tres valores diferentes cada uno (50%, 70% y 90%), (5 mm/s, 20 mm/s y 35 mm/s) y (Rejilla, Rectilíneo y Wiggle). A partir de las combinaciones de los tres parámetros y los tres valores, se obtuvieron 27 muestras diferentes y, por lo tanto, se diseñaron 27 experimentos equivalentes. Las mediciones fueron evaluadas y el proceso fue modelado con el método de Red Neuronal Artificial (ANN), revelando un modelo de predicción fuerte y robusto para la prueba de tracción, con un error relativo por debajo del 10%. Tanto la densidad de relleno como el patrón de relleno fueron identificados como los parámetros más influyentes, siendo el tipo Wiggle el patrón más fuerte de todos. Además, se encontró que la densidad de relleno actúa cada vez más sobre la resistencia, mientras que la velocidad de impresión actúa de manera decreciente.