En línea con el rápido desarrollo económico y la acelerada urbanización, el aumento en la descarga de aguas residuales y el uso de fertilizantes agrícolas ha provocado un aumento gradual en los niveles de nitrógeno amoniacal en los ríos. Las altas concentraciones de nitrógeno amoniacal representan un desafío significativo, causando eutrofización y afectando negativamente a los ecosistemas acuáticos y a la utilización sostenible de los recursos hídricos. Los métodos tradicionales de detección de nitrógeno amoniacal presentan limitaciones como el manejo y análisis de muestras engorrosos, baja sensibilidad y la falta de retroalimentación en tiempo real y dinámica. Por el contrario, la monitorización automatizada y las tecnologías de predicción de nitrógeno amoniacal ofrecen métodos más eficientes y soluciones precisas. Sin embargo, los enfoques existentes todavía tienen algunas deficiencias, incluyendo la complejidad en el procesamiento de muestras, problemas de interferencia y la ausencia de retroalimentación de información en tiempo real y dinámica. En consecuencia, las técnicas de aprendizaje profundo han surgido como métodos prometedores para abordar estos desafíos. En este documento, proponemos la aplicación de un modelo de red neuronal basado en Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM) para analizar y modelar datos de monitoreo de nitrógeno amoniacal, permitiendo una predicción de alta precisión de los indicadores de nitrógeno amoniacal. Además, a través del análisis de correlación entre los parámetros de calidad del agua e indicadores de nitrógeno amoniacal, identificamos un conjunto de indicadores clave para mejorar la eficiencia de predicción y reducir costos. La validación experimental demuestra el potencial de nuestro enfoque propuesto para mejorar la precisión, la puntualidad y la precisión del monitoreo y predicción del nitrógeno amoniacal, lo que podría brindar apoyo para la gestión ambiental y la gobernanza de los recursos hídricos.