En este artículo, se propone un nuevo método que calcula la estética de un fragmento melódico, partiendo de las disonancias. Si bien la música generada con aplicaciones de inteligencia artificial puede producirse considerablemente más rápido que la música compuesta por humanos, tiene la desventaja de no ser apreciada como una composición humana, siendo muchas veces percibida por los humanos como artificial. Para lograr los objetivos de aprendizaje automático supervisado de mejorar la calidad del gran número de melodías generadas, es un desafío pedir a los humanos que las califiquen. Por lo tanto, sería preferible que la estética de la música generada por inteligencia artificial sea calculada por un algoritmo. El método propuesto en este artículo se basa en una red neuronal y una fórmula matemática, que ha sido desarrollada con la ayuda de un estudio en el que 108 estudiantes evaluaron la estética de varias melodías. Para la evaluación, los valores numéricos generados por este método se compararon con las calificaciones proporcionadas por oyentes humanos de un segundo estudio en el que participaron 30 estudiantes y se generaron puntuaciones mediante un método diferente existente desarrollado por psicólogos y tres otros métodos desarrollados por músicos. Nuestro método logró una correlación de Pearson de 0.49 con las puntuaciones estéticas humanas, lo que es un resultado mucho mejor que el obtenido por otros métodos. Además, nuestro método hizo una distinción entre melodías compuestas por humanos y partituras generadas por inteligencia artificial de la misma manera que lo hicieron los oyentes humanos.