La toma de decisiones de mantenimiento es esencial para lograr una operación segura y confiable con un alto rendimiento para el equipo. Para evitar el cierre inesperado y aumentar la vida útil de la máquina, así como la eficiencia del sistema, es fundamental diseñar un esquema efectivo de toma de decisiones de mantenimiento para el equipo. En este documento, proponemos un método novedoso de toma de decisiones de mantenimiento para equipos basado en Long Short-Term Memory (LSTM) y en el proceso de decisión de Markov, que puede proporcionar estrategias de mantenimiento específicas en diferentes etapas de degradación del sistema. Específicamente, el modelo LSTM se aplica primero para predecir la vida útil restante del equipo y distinguir su estado de salud cuantitativamente. Luego, basándose en la curva de predicción de la vida útil residual del rodamiento, se construye el modelo del proceso de degradación y se identifican los parámetros correspondientes del modelo. Finalmente, se obtiene la curva de degradación del rodamiento mediante el modelo del proceso de degradación, sobre la cual se construye el modelo de proceso de decisión de Markov para proporcionar estrategias de mantenimiento precisas para diferentes condiciones de salud del sistema. Para demostrar la efectividad del método propuesto, se lleva a cabo un estudio experimental con el conjunto de datos del ciclo de vida completo de rodamientos de rodillos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede lograr decisiones de mantenimiento eficientes para rodamientos en diferentes estados de salud, lo que proporciona una solución factible para el mantenimiento de sistemas de rodamientos.