La red de datos con nombre (NDN) es un paradigma de red novedoso caracterizado por el almacenamiento en caché en la red, la comunicación dirigida por el receptor y la recuperación de datos de múltiples fuentes y rutas, lo que plantea nuevos desafíos para el control de congestión. El trabajo existente se ha centrado principalmente en mecanismos dirigidos por el receptor. Debido a los retrasos en la obtención de información de control de red (tiempos de espera, NACKs) dentro de NDN, los consumidores no pueden acceder al estado de congestión de la red a partir de esta información de manera oportuna. Para abordar los problemas anteriores, este documento combina el algoritmo Q-learning con la arquitectura NDN, proponiendo Q-NDN. En Q-NDN, los consumidores pueden ajustar dinámicamente la ventana de congestión (cwnd) a través del monitoreo en tiempo real del estado de la red, aprovechando el algoritmo Q-learning, logrando un control automático de congestión para la arquitectura NDN. Además, este documento introduce la programación de tráfico basada en la popularidad del contenido para escenarios multiusuario que ajusta las tasas de transmisión de contenido con diferentes niveles de popularidad para mantener un equilibrio dinámico en la red. Los resultados experimentales muestran que Q-NDN puede converger rápidamente, aprovechar plenamente los recursos de ancho de banda y mantener la tasa de pérdida de paquetes en 0 en la topología de red básica. En topologías de red competitivas, Q-NDN puede abordar rápidamente problemas de conflicto, utilizar eficientemente los recursos de ancho de banda y mantener una tasa de pérdida de paquetes relativamente baja.