En este artículo, se propone el uso de redes neuronales artificiales (ANN) para aproximar las sensibilidades de precios de opciones de las opciones de compra europeas del Top 40 de la Bolsa de Valores de Johannesburgo (JSE) en un marco clásico y moderno de múltiples curvas. Las ANN se entrenaron con datos de precios de opciones generados artificialmente, dada la naturaleza ilíquida del mercado sudafricano, y se evaluó el rendimiento fuera de muestra de las ANN optimizadas utilizando una superficie de volatilidad implícita construida a partir de sesgos de volatilidad publicados. Los resultados de este artículo muestran que las ANN entrenadas con datos de entrada generados artificialmente son capaces de aproximar con precisión las soluciones explícitas a las respectivas sensibilidades de precios de opciones tanto en un marco clásico como en uno moderno de múltiples curvas en una aplicación real fuera de muestra al mercado sudafricano.