La evaluación de la edad al fallecer es un paso crucial en el proceso de identificación de restos humanos esqueléticos. No obstante, en individuos adultos, esta tarea es particularmente difícil de lograr con una precisión razonable debido a la alta variabilidad en los procesos de senescencia. Para mejorar la precisión de la estimación de la edad, en este trabajo proponemos un nuevo método basado en un análisis macroscópico multifactorial y modelos de redes neuronales profundas aleatorias. Se utilizó una muestra de 500 esqueletos identificados para establecer un conjunto de datos de referencia (edad al fallecer: 19-101 años, 250 hombres y 250 mujeres). Un total de 64 rasgos esqueléticos están cubiertos en la técnica macroscópica propuesta. La estimación de la edad al fallecer se aborda desde una perspectiva de aproximación de funciones y se utiliza un enfoque de regresión para inferir tanto estimaciones puntuales como intervalos de predicción. Basado en la validación cruzada y experimentos computacionales, nuestros resultados demuestran que la estimación de la edad a partir de restos esqueléticos puede inferirse con precisión (~6 años de error absoluto medio) a lo largo de todo el rango de edad adulta y se pueden obtener estimaciones informativas e intervalos de predicción para la población anciana. Se puso a disposición de la comunidad una nueva herramienta de software, DRNNAGE.