Este estudio tiene como objetivo presentar un análisis comparativo de los algoritmos de entrenamiento de retropropagación con regularización bayesiana y Levenberg-Marquardt en redes neuronales para la predicción de métricas de artefactos arqueológicos dañados, cuyo estado de conservación a menudo es fragmentado debido a diferentes razones, como rituales, desgaste por uso o procesos post-deposicionales. Los artefactos arqueológicos, específicamente lascas laminares (llamadas cuchillas), provienen de diferentes sitios ubicados en el Levante Meridional que pertenecen al Neolítico Pre-Cerámico B (PPNB) (10,100/9500-400 cal a.C.). Este artículo muestra todo el procedimiento del análisis, desde la normalización del conjunto de datos hasta su análisis comparativo y la resolución del problema de sobreajuste.