En este documento, presentamos un método novedoso para establecer un mapa de eficiencia de motores síncronos de imán permanente interiores que se utilizan para la propulsión de vehículos eléctricos, empleando el método de elementos finitos (FEM) y una red neuronal (NN) para reducir el tiempo de análisis. El análisis electromagnético de motores utilizando el FEM, en particular el análisis de pérdidas de hierro, es significativamente consumidor de tiempo debido a la no linealidad y al post-procesamiento. Además, para obtener un mapa de eficiencia, se debe establecer un mapa de datos de las inductancias basado en las corrientes. En esta etapa, calculamos las densidades de flujo en todos los elementos, y son aprendidas por la NN para obtener una función de las corrientes. Posteriormente, las pérdidas de hierro en todos los puntos de operación son calculadas utilizando los datos aprendidos a través del método de pérdidas armónicas. Los resultados del método propuesto indican que el tiempo requerido para obtener el mapa de eficiencia se reduce; además, los resultados son validados mediante una comparación con los resultados del FEM.