La fabricación aditiva es uno de los pilares fundamentales de la Industria 4.0, que se basa en la integración de tecnologías digitales inteligentes, procesos de fabricación e industriales. Las técnicas de aprendizaje automático son recursos utilizados para apoyar el Diseño para la Fabricación Aditiva, particularmente en las fases de diseño y análisis de procesos. Las Redes Neuronales son adecuadas para gestionar conjuntos de datos complejos y no lineales. El artículo propone una metodología para la evaluación del tiempo y costo del proceso de impresión 3D por fusión de lecho de polvo láser utilizando un enfoque basado en Redes Neuronales. La metodología analiza las principales características geométricas de los archivos STL para entrenar modelos de Aprendizaje Automático de Redes Neuronales. La metodología ha sido probada en un conjunto de datos preliminar que incluye un conjunto de modelos CAD paramétricos y sus correspondientes simulaciones de Fabricación Aditiva. Los modelos entrenados logran un valor R superior a 0.97. Se ha implementado una plataforma de servicio web para proporcionar una herramienta valiosa para los usuarios, transformando un modelo de investigación en un punto final en línea de calidad de producción.