En esta comunicación, se utilizan redes neuronales artificiales para estimar la estructura inicial de una antena planar multibanda. Las redes neuronales están entrenadas en un conjunto de antenas multibanda normalizadas seleccionadas, caracterizadas por un análisis modal eficiente en tiempo con precisión limitada. Utilizando la Caja de Herramientas de Aprendizaje Profundo en Matlab, se han creado varios tipos de redes neuronales y se han entrenado en las antenas planares multibanda de muestra. En el proceso de aprendizaje de la red neuronal, se seleccionaron tipos de redes adecuadas para el diseño de estas antenas. Las redes entrenadas, dependiendo de las bandas de operación deseadas, seleccionarán la geometría de antena apropiada. Esto se optimiza aún más utilizando el método de Newton en HFSS. El uso del concepto de pre-diseño neuronal acelera y simplifica el diseño de antenas planares multibanda. Los hallazgos presentados en este documento se utilizarán para refinar y acelerar el diseño de antenas planares multibanda.