Los avances recientes en inteligencia artificial han intensificado los esfuerzos para mejorar la gestión de calidad en la fabricación de acero. En este documento, presentamos el desarrollo y los resultados de un sistema que tiene como objetivo aprender de las decisiones tomadas por expertos para anticipar los problemas que afectan la calidad final del producto en el proceso de laminado de acero. El sistema integra una serie de módulos, incluyendo filtrado de eventos, extracción automática de conocimiento experto y redes neuronales de toma de decisiones, desarrolladas de manera gradual. Los resultados experimentales, utilizando un conjunto de datos históricos de tres años, sugieren que nuestro sistema puede anticipar problemas de calidad con una precisión de aproximadamente el 80%, permitiendo la prevención proactiva de defectos y una reducción en las pérdidas de producción. Este enfoque demuestra el potencial de las aplicaciones de inteligencia artificial industrial para el aseguramiento de calidad predictivo, resaltando los fundamentos técnicos y el potencial para aplicaciones industriales.