En este estudio se proponen y evalúan diferentes enfoques basados en redes neuronales de perceptrón multicapa con el objetivo de recuperar perfiles troposféricos utilizando datos de ocultación radioeléctrica GPS. Empleamos un conjunto de datos de 445 ocultaciones que cubren la superficie terrestre dentro de los trópicos, dividido en zona desértica y de vegetación. Las redes neuronales fueron entrenadas con perfiles de refractividad como entrada, calculados a partir de parámetros de ocultación geométrica proporcionados por los satélites FORMOSAT-3/COSMIC, mientras que los objetivos fueron los perfiles de refractividad seca y húmeda y los perfiles de presión seca obtenidos de los datos contemporáneos del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo. Se eligió este nuevo algoritmo de recuperación para resolver el problema de perfilado atmosférico sin la restricción de un conocimiento independiente de un parámetro atmosférico en cada ocultación de GPS.