El uso de energía renovable, especialmente la energía eólica, es la forma más práctica de mitigar los efectos ambientales que varios países de todo el mundo están sufriendo. Para satisfacer la creciente necesidad de electricidad, la energía eólica se está utilizando, no obstante, cada vez más. Los investigadores han llegado a entender que se debe sacrificar una estimación de potencia de salida casi perfecta. Las variaciones en el clima influyen en la energía eólica, incluyendo la velocidad del viento, la temperatura superficial y la presión. En este estudio, se estimó la potencia de salida de la turbina eólica utilizando tres enfoques de redes neuronales artificiales (ANNs). Se emplearon la red neuronal de retroalimentación multicapa (MLFFNN), la red neuronal de retroalimentación en cascada (CFNN) y la red neuronal recurrente (RNN) para estimar la potencia total de salida de los parques eólicos en Egipto. Por lo tanto, cada red neuronal construida utilizó la velocidad del viento, la temperatura superficial y la presión como entradas, mientras que la potencia de salida de la turbina eólica sirvió como salida. Se recopilaron datos de 62 días del parque eólico para las técnicas de entrenamiento y examen de eficiencia de cada ANN implementada. Se utilizaron los datos de los primeros 50 días para entrenar las tres redes neuronales creadas, y los datos de los últimos 12 días se emplearon para evaluar la eficiencia y la capacidad de generalización de las redes neuronales entrenadas. Los resultados mostraron que las redes neuronales entrenadas estaban funcionando con éxito y estimaban la potencia de manera efectiva. Al analizarse junto con las otras redes neuronales, la RNN produjo el mejor error cuadrático medio (MSE) de 0.00012638, mientras que la CFNN tuvo el peor MSE de 0.00050805. Se creó una comparación entre los otros estudios de investigación relevantes y nuestro enfoque sugerido. Esta comparación nos llevó a la conclusión de que el método recomendado era más simple y tenía un MSE más bajo que los demás. Además, se evaluó y validó la capacidad de generalización utilizando la metodología aprobada.