La soldadura se presenta como un enfoque crítico para la transformación inteligente y digital de la industria de la maquinaria, con la soldadura láser automatizada desempeñando un papel fundamental en el avance tecnológico del sector. La gestión de la deformación en la soldadura en tales operaciones es fundamental, basándose en métodos avanzados de análisis y predicción. El esfuerzo por analizar con precisión la deformación en la soldadura en aplicaciones prácticas se complica por la interacción de numerosas variables, un efecto de acoplamiento pronunciado entre estos factores y una dependencia de la intuición experta. Así, el control efectivo de la deformación en las operaciones de soldadura láser automatizada requiere la recopilación de datos de soldadura láser previos a la prueba para desarrollar un enfoque predictivo que refleje con precisión las condiciones del mundo real y se caracterice por una mayor fiabilidad y estabilidad. Para abordar la evolución tecnológica en la soldadura láser automatizada, se propone un modelo predictivo basado en tecnología de redes neuronales para mapear la compleja relación entre las variables del proceso y la deformación resultante. En el corazón de este enfoque está la formulación de un modelo predictivo utilizando una red neuronal de retropropagación (BP), con énfasis en cuatro parámetros esenciales de soldadura: velocidad, potencia máxima, ciclo de trabajo y cantidad de desfocalización. La precisión predictiva del modelo se afina a través de la aplicación del algoritmo de optimización de ballenas (WOA) y el algoritmo de evolución diferencial (DE). Finalmente, se realizan pruebas extensivas en un montaje experimental de soldadura láser automatizada para validar la precisión y fiabilidad del modelo de predicción propuesto. Se demuestra a través de estos experimentos que el modelo de predicción de deformación, mejorado por la red neuronal DEWOA-BP, pronostica con precisión la relación entre los parámetros de soldadura láser y la deformación inducida, manteniendo un margen de error de predicción de +/-0.1 mm. El modelo se emplea para cumplir con los requisitos de una evaluación de calidad previa a la soldadura, facilitando así un enfoque más calculado e informado para las operaciones de soldadura. Este método de predicción inteligente no solo es crucial para la transformación inteligente de la soldadura láser, sino que también tiene importantes implicaciones para tecnologías de mecanizado tradicionales como el fresado, el rectificado y el rociado. Ofrece ideas y métodos innovadores que son fundamentales para la revolución industrial y el avance tecnológico de la industria de mecanizado tradicional.