Se propone el uso de una red neuronal convolucional para desarrollar un modelo sustituto del campo eléctrico en dispositivos MEMS. Se considera un micromotor electrostático como estudio de caso. En particular, se entrenan diferentes CNN para predecir el perfil de par y el valor máximo de par en una condición de sin carga y la fuerza radial que podría surgir en caso de desplazamiento radial del rotor durante el movimiento. El enfoque de aprendizaje profundo propuesto es capaz de predecir las cantidades mencionadas con un bajo error y, en particular, permite una disminución en el costo computacional, especialmente en caso de problemas de optimización basados en modelos de elementos finitos.