Asegurar la eficiencia general del tratamiento de fracturamiento hidráulico depende de la capacidad de predecir la presión en el fondo del pozo. Tiene un impacto directo en la geometría de la fractura, la eficiencia de producción y el control de costos. Dado que las complicaciones presentes en las operaciones contemporáneas han demostrado ser insuficientes para superar la incertidumbre inherente, la precisión de las predicciones de presión en el fondo del pozo es de gran importancia. Lograr este objetivo es posible mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje automático que permitan la predicción en tiempo real de la presión en el fondo del pozo. El objetivo principal de este estudio es producir algoritmos sofisticados de aprendizaje automático que puedan predecir con precisión la presión en el fondo del pozo al inyectar fluidos entrecruzados de guar en la sarta de fractura.