Los sistemas de posicionamiento global (GPS) se utilizan con frecuencia como una solución potencial para aplicaciones de localización. Sin embargo, el GPS no funciona en interiores debido a la falta de señales de satélite de línea de visión (LOS) directas recibidas del dispositivo final (ED) debido a materiales sólidos gruesos que bloquean las señales de frecuencia ultra alta. Además, la localización por huellas dactilares utilizando valores del indicador de fuerza de señal recibida (RSSI) es típica para la localización en entornos interiores. Por lo tanto, este documento desarrolla un sistema de localización inteligente de bajo consumo para entornos interiores utilizando valores de RSSI de redes de área amplia de largo alcance (LoRaWAN) con redes neuronales aleatorias (RNN). El sistema de localización propuesto demuestra una mejora del 98.5% en el error promedio de localización en comparación con estudios relacionados, con un error promedio mínimo de localización de 0.12 m en la línea de visión (LOS). Los resultados obtenidos confirman que los sistemas de localización basados en LoRaWAN-RNN son adecuados para entornos interiores en LOS aplicados en grandes salas deportivas, salas de hospitales, centros comerciales, aeropuertos y muchos más, con la mayor precisión del 99.52%. Además, se obtuvo un error promedio mínimo de localización de 13.94 m en el escenario de no línea de visión (NLOS), y este resultado es apropiado para la gestión y control de vehículos en aparcamientos interiores, industrias o cualquier otra flota en un área predefinida en NLOS con la mayor precisión del 44.24%.