Este documento de revisión se centra en la aplicación de redes neuronales en el envasado de semiconductores, examinando particularmente cómo el modelo de Red Neuronal de Retropropagación (BPNN) predice las tasas de llegada de trabajo en proceso (WIP) en varias etapas de los procesos de envasado de semiconductores. Nuestro estudio demuestra que los modelos BPNN pronostican de manera efectiva las cantidades de WIP en cada paso de procesamiento, ayudando a los planificadores de producción a optimizar la asignación de máquinas y, por lo tanto, reducir los ciclos de fabricación de productos. Este documento explora además las posibles aplicaciones de las redes neuronales en la mejora de la eficiencia de producción, las capacidades de pronóstico y la optimización de procesos dentro de la industria de semiconductores. Discutimos la integración de datos en tiempo real de los sistemas de fabricación con modelos de redes neuronales para permitir una planificación de producción más precisa y dinámica. Mirando hacia el futuro, este documento describe los avances prospectivos en las aplicaciones de redes neuronales para el envasado de semiconductores, enfatizando su papel en abordar los desafíos de las demandas de mercado en constante cambio e innovaciones tecnológicas. Esta revisión no solo destaca las implementaciones prácticas de las redes neuronales, sino que también resalta las direcciones futuras para aprovechar estas tecnologías para mantener la competitividad en la industria de semiconductores en rápida evolución.