Predecir las tendencias en el mercado de valores se está volviendo complejo e incierto. En respuesta, han surgido diversas soluciones de inteligencia artificial. Una solución significativa para predecir las tendencias de la naturaleza volátil y caótica de una acción se basa en el aprendizaje profundo. El objetivo del presente estudio es comparar y predecir el precio de cierre del índice NIFTY 50 a través de dos métodos significativos de aprendizaje profundo: memoria a largo y corto plazo (LSTM) y LSTM de eliminación hacia atrás (BE-LSTM), utilizando 15 años de datos diarios obtenidos de Bloomberg. Este estudio ha considerado las variables de fecha, máximo, apertura, mínimo, cierre y volumen, así como el índice de fuerza relativa (RSI) de 14 períodos, para predecir el precio de cierre. Los resultados del estudio comparativo muestran que el LSTM de eliminación hacia atrás (BE-LSTM) tiene un mejor rendimiento que el modelo LSTM para predecir el precio del índice NIFTY 50 para los próximos 30 días, con una precisión del 95%. En conclusión, el modelo propuesto ha mejorado significativamente la predicción del precio del índice NIFTY 50.