En este estudio, se desarrolló un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) para clasificar variedades pertenecientes a especies de granos. Se utilizaron variedades de trigo pan, trigo duro, cebada, avena y triticale. Se determinaron 11 propiedades físicas de los granos para estas variedades de la siguiente manera: peso de mil granos, diámetro medio geométrico, esfericidad, volumen del grano, área superficial, densidad a granel, densidad real, porosidad y parámetros de color. Se encontró que estas propiedades fueron estadísticamente significativas para las variedades. Se desarrolló una Red Neuronal Artificial para clasificar las variedades. La estructura del modelo de RNA desarrollado fue diseñada con 11 entradas, 2 capas ocultas y 2 capas de salida. Peso de mil granos, diámetro medio geométrico, esfericidad, volumen del grano, área superficial, densidad a granel, densidad real, porosidad y color se utilizaron como parámetros de entrada; y especies y variedades como parámetros de salida. Al clasificar las variedades por el modelo de RNA desarrollado, se encontró que el error medio era de 0.99, 0.000624 y 0.009%, respectivamente. Al clasificar las especies, estos valores fueron de 0.99, 0.000184 y 0.001%, respectivamente. Se ha demostrado que todos los resultados obtenidos del modelo de RNA han sido acordes con los datos reales.