Para alcanzar el rendimiento objetivo de los cultivos, es esencial el manejo de nutrientes. Seleccionar el modelo de predicción apropiado y ajustar el suministro de nutrientes en función de la situación actual puede mejorar eficazmente la eficiencia de utilización de los nutrientes, el rendimiento de los cultivos y la calidad del producto. Por lo tanto, en este estudio se investigó un modelo de predicción de la tasa de aplicación de fertilizantes NPK para tomates de invernadero bajo el rendimiento objetivo. Los resultados experimentales indicaron que los índices de evaluación (es decir, el error cuadrático medio (MSE), la puntuación de varianza explicada (EVS) y el coeficiente de determinación (R)) del modelo de predicción HA-NN propuesto en este estudio fueron superiores a los modelos de predicción SSA-NN e ISSA-NN bajo tres condiciones de fertilidad del suelo diferentes. Bajo alta fertilidad del suelo, en comparación con el modelo de predicción SSA-NN, el MSE de los modelos de predicción ISSA-NN y HA-NN disminuyó a 0.007 y 0.005, respectivamente; el EVS aumentó a 0.871 y 0.908, respectivamente; y el R aumentó a 0.862 y 0.899, respectivamente. Este estudio mostró que el modelo de predicción HA-NN fue superior en predecir la tasa de aplicación de fertilizantes NPK para tomates de invernadero bajo tres condiciones de fertilidad del suelo diferentes. Debido a la importancia de la predicción de la tasa de aplicación de fertilizantes NPK para tomates de invernadero, se espera que esta técnica aporte beneficios a la gestión de la producción agrícola y al apoyo a la toma de decisiones.