El mercado de valores, caracterizado por su complejidad y naturaleza dinámica, presenta desafíos significativos para la analítica predictiva. Esta investigación compara la efectividad de los modelos de redes neuronales en la predicción del índice S&P500, reconociendo que un componente crítico de la toma de decisiones financieras es la volatilidad del mercado. La investigación examina modelos de redes neuronales como Long Short-Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Artificial Neural Network (ANN), Recurrent Neural Network (RNN) y Gated Recurrent Unit (GRU), teniendo en cuenta sus características individuales de reconocimiento de patrones, procesamiento de datos secuenciales y manejo de relaciones no lineales. Estos modelos se analizan utilizando indicadores clave de rendimiento como el Error Cuadrático Medio (RMSE), el Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) y la Precisión Direccional, una métrica considerada esencial para la predicción tanto en las fases de entrenamiento como de prueba de esta investigación. Los resultados muestran que, aunque cada modelo tiene sus propias ventajas, los modelos GRU y CNN tienen un rendimiento particularmente bueno según estas métricas. GRU tiene las métricas de error más bajas, lo que indica su robustez en la predicción precisa, mientras que CNN tiene la mayor precisión direccional en las pruebas, lo que indica su eficiencia en el procesamiento de datos. Este estudio destaca el potencial de combinar métricas para modelos de redes neuronales a considerar al tomar decisiones debido a la dinámica cambiante del mercado de valores.