Las placas de acero se utilizan en la construcción de diversas estructuras en ingeniería civil, aeroespacial y construcción naval. Uno de los principales modos de fallo de los miembros de placa es el pandeo. Se proporcionan aberturas en las placas para acomodar diversas instalaciones adicionales y hacer la estructura más funcional. El presente estudio examinó la carga crítica de pandeo de placas de acero rectangulares con aberturas circulares colocadas en el centro y diferentes condiciones de soporte. Se compilaron varios conjuntos de datos de la literatura e integraron en técnicas de inteligencia artificial como la Programación de Expresión Génica (GEP), la Red Neuronal Artificial (ANN) y la Regresión Polinómica Evolutiva (EPR) para predecir las cargas críticas de pandeo de las placas de acero. La comparación de los modelos desarrollados se realizó determinando varios parámetros estadísticos. La evaluación reveló que el modelo ANN, con un R del 98.6% y un error promedio del 10.4%, superó a los otros dos modelos, mostrando su superioridad en términos de mejor precisión y menor error. Así, las técnicas de inteligencia artificial pueden adoptarse como una técnica exitosa para la predicción de la carga de pandeo, y es un método sostenible que puede utilizarse para resolver problemas prácticos encontrados en el campo de la ingeniería civil, especialmente en estructuras de acero.