Este estudio se centra en estimar las emisiones relacionadas con el sistema de transporte en CO eq., considerando varias variables de entrada socioeconómicas y relacionadas con la energía y el transporte. El enfoque propuesto incorpora redes neuronales artificiales, aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo. Se consideró el caso de Turquía como un ejemplo. El rendimiento del modelo se evaluó utilizando un conjunto de datos de Turquía, y se realizaron proyecciones futuras basadas en un análisis de escenarios compatible con las estrategias de mitigación del cambio climático de Turquía. Este estudio también adoptó un análisis basado en el tipo de transporte, explorando el papel de los sistemas de transporte por carretera, aéreo, marítimo y ferroviario de Turquía. Los hallazgos de este estudio indican que los modelos mencionados pueden implementarse de manera efectiva para predecir las emisiones del transporte, concluyendo que tienen aplicaciones valiosas y prácticas en este campo.