En este artículo, explotamos el modelo de red neuronal artificial (ANN) para una reconstrucción espacial de la exposición al campo electromagnético (EMF) de radiofrecuencia (RF) en un entorno urbano al aire libre. Para ello, hemos llevado a cabo una campaña de medición de pruebas de conducción que cubre gran parte de París, a lo largo de una ruta de aproximadamente 65 km. La intensidad del campo eléctrico (E) se ha registrado en una amplia banda que va de 700 a 2700 MHz. A partir de estos datos de medición, se extrae y calcula la intensidad del campo E para cada banda de frecuencia de cada operador de telecomunicaciones. Primero, se calcula y analiza la correlación entre los campos E en diferentes bandas de frecuencia. Los resultados muestran que se observa una fuerte correlación de los niveles del campo E para las bandas que pertenecen al mismo operador. Luego, construimos modelos de ANN con datos de entrada que abarcan información relacionada con las distancias a las estaciones base (BS) vecinas, la ubicación del receptor y la variación temporal. Consideramos dos modelos diferentes. El primero es un modelo de ANN completamente conectado, donde tomamos en cuenta las BS más cercanas ignorando el operador correspondiente. El segundo es un modelo híbrido, donde consideramos bloques conectados localmente con las BS más cercanas para cada operador, seguidos de capas completamente conectadas. Los resultados muestran que el modelo híbrido logra un mejor rendimiento que el completamente conectado. Entre ellos, descubrimos que con el modelo híbrido propuesto se permite una buena predicción del nivel de exposición mientras se mantiene una complejidad aceptable del modelo.