Los modelos matemáticos están diseñados para asistir en los procesos de toma de decisiones en diversos campos científicos. Estos modelos suelen contener numerosos parámetros, cuya estimación de valores a menudo se analiza al evaluar la fortaleza de estos modelos como herramientas de gestión. El software avanzado de inteligencia artificial ha demostrado ser altamente efectivo en la estimación de estos parámetros. En este trabajo de investigación, utilizamos el modelo de Lotka-Volterra para describir la dinámica del sector de telecomunicaciones en Grecia, y luego proponemos una metodología que emplea una red neuronal de avance (NN). La NN se utiliza para estimar los valores de los parámetros del sistema de Lotka-Volterra, que luego se aplican para resolver el sistema utilizando un método de Runge-Kutta de cuarto orden algebraico. La aplicación de la arquitectura propuesta al caso de estudio específico revela que el modelo se ajusta bien a los datos experimentales. Además, los resultados de nuestro método superaron a los otros tres métodos utilizados para la comparación, demostrando su mayor precisión y efectividad. La implementación de la red neuronal de avance propuesta y el método de Runge-Kutta de cuarto orden algebraico se llevó a cabo utilizando MATLAB.