Los modelos de turbulencia basados en la viscosidad de Eddy proporcionan el enfoque de modelado más comúnmente utilizado para simulaciones de dinámica de fluidos computacional en la industria aeroespacial. Estos modelos son muy precisos a un costo relativamente bajo para muchos casos, pero carecen de precisión en el caso de flujos de vórtices de borde de ataque altamente rotacionales para alas de relación de aspecto media a baja. Un modelo de turbulencia adaptativo mejorado basado en el modelo de turbulencia de una ecuación de Spalart-Allmaras es fundamental para este trabajo. Este modelo emplea varios coeficientes adicionales y términos fuente, dirigidos específicamente a regiones de flujo dominadas por vórtices, donde estos coeficientes pueden ser calibrados mediante un procedimiento de optimización basado en datos experimentales o numéricos de alta fidelidad. Para extender la usabilidad del modelo a partir de casos calibrados de manera individual o por grupos, este trabajo presenta un enfoque de precondicionamiento del modelo de turbulencia a través de una red neuronal. La red neuronal proporciona un enfoque de calibración no específico para el caso, lo que permite el uso del modelo para muchos casos conocidos o desconocidos. Esta extensión permite a los equipos de diseño de aeronaves realizar simulaciones de Navier-Stokes promediadas por Reynolds de bajo costo con mayor precisión en lugar de simulaciones complejas y costosas de alta fidelidad.