El objetivo de este estudio es desarrollar un nuevo método para predecir el comportamiento elástico y térmico efectivo de materiales heterogéneos utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Este trabajo consiste, ante todo, en construir una gran base de datos que contenga microestructuras de dos fases de material heterogéneo con diferentes formas (circular, elíptica, cuadrada, rectangular), fracciones de volumen de la inclusión (20%, 25%, 30%) y diferentes contrastes entre las dos fases en términos de módulo de Young y también conductividad térmica. El contraste expresa el grado de heterogeneidad en el material heterogéneo, cuando el valor de C es bastante importante (C >> 1) o bastante bajo (C).