En este documento se propone una novedosa técnica de inteligencia artificial para la estimación de la gestión de recursos casi óptima. El modelo utiliza un análisis envolvente de datos de dos etapas para encontrar la frontera de mejores prácticas de las unidades de toma de decisiones. Al emplear estos datos, se utiliza una Red Neuronal Artificial supervisada de múltiples capas. Esta red es capaz de predecir la frontera para el futuro cercano al recibir variables de entrada y mediadoras. En el siguiente paso, se forma un algoritmo genético para encontrar un valor de entrada óptimo para la red neuronal artificial, de modo que se maximice el rendimiento general de las unidades de toma de decisiones en el futuro cercano. El algoritmo propuesto permite a los gerentes establecer algunas restricciones en todo el sistema, incluida la eficiencia mínima y el cambio máximo en los recursos. El rendimiento de la técnica presentada se revisa en 31 sucursales de una compañía de seguros, durante los años 2015 a 2018. Los resultados muestran que el algoritmo desarrollado puede maximizar eficientemente el rendimiento general de las unidades de toma de decisiones.