El uso de enormes cantidades de material es necesario para la producción. Debido al actual énfasis en el medio ambiente y la sostenibilidad de los materiales, los productos de desecho y subproductos, incluyendo humo de sílice y cenizas volantes (FA), se incorporan al concreto como un sustituto parcial del cemento. Además, el agregado fino de concreto ha sido reemplazado en gran medida por materiales de desecho como el caucho granulado (CR), lo que reduce las propiedades mecánicas pero mejora algunas otras propiedades del concreto. Para disminuir los efectos perjudiciales del CR, el concreto se mejora con nanomateriales como el nano sílice (NS). Las propiedades mecánicas del concreto son esenciales para el diseño y la construcción de estructuras de concreto. El concreto con varias variables puede tener sus características mecánicas predichas por una técnica de red neuronal artificial (ANN). Utilizando enfoques de ANN, este documento predice las características mecánicas del concreto construido con FA como un sustituto parcial del cemento, CR como un reemplazo parcial del agregado fino y NS como una adición. Utilizando una técnica de red neuronal artificial (ANN), las características mecánicas investigadas comprenden la resistencia a la tracción por flexión (Fs), resistencia a la compresión (Fc), módulo de elasticidad (Ec) y resistencia a la flexión (Ff). El modelo de ANN se utilizó para entrenar y probar el conjunto de datos obtenido del programa experimental. Fc, Fs, F y Ec fueron predichos a partir de aditivos añadidos como CR, NS, FA y edad de curado (P). El resultado del modelado indicó que ANN predijo la resistencia con alta precisión. Los valores de desviación proporcional media (MoD) calculados para los valores F, F, F y E fueron -0,28%, 0,14%, 0,87% y 1,17%, respectivamente, los cuales están cerca de la línea cero. Los valores de error cuadrático medio (MSE) y coeficiente de determinación (R) del modelo de ANN resultante son 6,45 x 10 y 0,99496, respectivamente.