La modelización cinemática de manipuladores paralelos presenta desafíos significativos debido a la ausencia de soluciones analíticas para el problema de Cinemática Directa (FK). Este estudio se centra en un robot paralelo plano específico, concretamente en una configuración 3RRR, y aborda el problema de FK a través de dos metodologías distintas: Algoritmos Genéticos (GA) y Redes Neuronales (NN). Utilizando el modelo de Cinemática Inversa (IK), que es fácilmente obtenible, se implementan tanto las técnicas de GA como de NN sin necesidad de formulaciones de bucle cerrado o herramientas matemáticas no sistemáticas, lo que permite una fácil extensión a otros tipos de robots. Un análisis comparativo con un método numérico existente demuestra que las metodologías propuestas ofrecen un rendimiento comparable o superior en términos de precisión y tiempo, todo mientras se reducen los costos de desarrollo. A pesar de las limitaciones de consumo de tiempo de GA, este sobresale en la planificación de trayectorias, mientras que NN proporciona resultados precisos no afectados por elementos estocásticos. Estos resultados subrayan la viabilidad de utilizar redes neuronales y algoritmos genéticos como alternativas viables para la modelización cinemática en tiempo real de robots cuando no están disponibles soluciones en forma cerrada.