La conformación de chapa metálica es uno de los procesos de fabricación más importantes aplicados en muchos sectores industriales, siendo los más prevalentes las industrias automotriz y aeroespacial. El principal objetivo de esa operación es producir una pieza en forma deseada, sin fallos en el material, que se encuentre dentro de los límites de tolerancia aceptables. El retorno elástico se ve afectado por factores como las propiedades del material, el grosor de la chapa, la geometría de las herramientas de conformado, el contacto y la fricción, etc. El presente artículo propone un novedoso sistema de red neuronal para la predicción del retorno elástico en procesos de conformación de chapa metálica. Se basa en redes de retropropagación regularizadas bayesianas, que no han sido probadas en la literatura, según el mejor conocimiento de los autores. Para la creación de ejemplos de entrenamiento se ha creado y validado un modelo de Elementos Finitos cuidadosamente preparado para un caso de prueba utilizado en estudios industriales similares.