La simulación de la propagación de ondas, como la propagación de solitones, basada en la ecuación Rosenau-KdV-RLW en dominios no acotados requiere un dominio computacional acotado. Por lo tanto, se necesita un tratamiento de límites especial, como una condición de límite absorbente (ABC) o una capa perfectamente adaptada (PML), para minimizar las reflexiones de las ondas salientes en el límite, evitando interferencias con la precisión de la simulación. Sin embargo, la presencia de derivadas parciales de orden superior, como en la ecuación Rosenau-KdV-RLW, plantea desafíos en la derivación de condiciones de contorno artificiales precisas. Para abordar este problema, proponemos un método de red neuronal artificial (ANN) que permite la propagación de solitones a través del dominio computacional sin imponer condiciones de contorno artificiales. Este método selecciona aleatoriamente puntos de entrenamiento del espacio-tiempo computacional acotado, y la función de pérdida está diseñada únicamente en función de las condiciones iniciales y la ecuación Rosenau-KdV-RLW en sí, sin condiciones de contorno. Analizamos la convergencia de la solución de la ANN teóricamente. Este nuevo método de ANN se prueba en tres ejemplos. Los resultados indican que el presente método de ANN simula efectivamente la propagación de solitones basada en la ecuación Rosenau-KdV-RLW en dominios no acotados o durante períodos extendidos.