Este artículo propone un enfoque novedoso, basado en modelos de redes neuronales convolucionales (CNN), que pronostica los precios futuros del petróleo crudo a corto plazo con un buen rendimiento. En nuestro estudio, confirmamos que los enfoques de aprendizaje profundo basados en inteligencia artificial (IA) pueden proporcionar pronósticos más precisos de los precios del petróleo a corto plazo que los del modelo de pronóstico ingenuo (NF) de referencia. También proporcionamos evidencia sólida de que los modelos CNN con entradas matriciales son mejores en la predicción a corto plazo que los modelos de redes neuronales (NN) con entrada de vector único, lo que indica que fortalecer la dependencia de las entradas y proporcionar información más útil puede mejorar el rendimiento de la predicción a corto plazo.