Las operaciones de voladura en minas a cielo abierto generalmente tienen diversas estrategias de gestión relacionadas con el voladizo. Existen modelos empíricos para calcular la distancia del voladizo, pero debido a la complejidad e incertidumbre de las propiedades de las rocas y sus interacciones con las propiedades de voladura, aún no hay modelos que puedan predecir la distancia del voladizo que sean aplicables en general a las operaciones mineras. En este sentido, se utilizó el complejo minero de bauxita de Jajarm como estudio de caso. El propósito de este estudio fue desarrollar y evaluar diferentes métodos que puedan predecir la distancia del voladizo. Para este fin, se desarrollaron modelos de computación suave utilizando métodos de red neuronal de regresión generalizada (GRNN), programación de expresión genética (GEP) y GRNN basada en algoritmos genéticos (GA-GRNN). Para obtener modelos estadísticos, se aplicó regresión multivariable en forma de ecuaciones lineales y no lineales. Se introdujo un índice de voladizo utilizando un sistema de clasificación desarrollado mediante la incorporación de métodos de evaluación y prueba de toma de decisiones difusas (fuzzy DEMATEL). Con el fin de lograr este objetivo, se recopilaron y utilizaron los datos de 118 voladuras en ocho minas del complejo de bauxita de Jajarm. A continuación, se aplicaron cuatro puntos de referencia de rendimiento: el coeficiente de determinación (R), la varianza explicada (VAF), el error cuadrático medio (RMSE) y el error porcentual absoluto medio (MAPE). Se evaluó el rendimiento de los modelos y se compararon entre sí, así como con los modelos empíricos previos más comunes. Los resultados obtenidos indican que el modelo GA-GRNN tiene un rendimiento superior en la predicción de la distancia del voladizo en casos reales en comparación con los otros modelos. En primer lugar, se recopilaron y clasificaron datos sobre factores que fueron la causa principal del voladizo (y que tuvieron un impacto directo en él) de diferentes voladuras. Luego, utilizando los datos recopilados, se establecieron 19 combinaciones diferentes, que pueden utilizarse para proporcionar la ecuación predictiva adecuada. El propósito de este trabajo es predecir más precisamente el voladizo y prevenir daños graves a edificios y máquinas mineras en todo el complejo minero.