La epistasis, que indica la dificultad de un problema, puede ser utilizada para evaluar la base del espacio en el que se encuentra el problema. Sin embargo, calcular la epistasis puede ser desafiante ya que requiere buscar todas las soluciones. En este estudio, se propone un método para construir un modelo sustituto, basado en redes neuronales profundas, que estima la epistasis para la evaluación de la base. El método propuesto se aplica al problema del Variant-OneMax y al problema del paisaje - . El método es capaz de hacer estimaciones exitosas en un nivel similar a la evaluación de la base basada en la epistasis real, al mismo tiempo que reduce significativamente el tiempo de computación. Además, al compararlo con la evaluación de la base basada en la epistasis, se encuentra que el método propuesto es más eficiente.