El problema de la medición del determinismo de series temporales es investigado. Se muestra que un modelo de aprendizaje profundo puede ser utilizado como medida de determinismo de una serie temporal. Tres clases distintas de series temporales fueron utilizadas para verificar la viabilidad de diferenciar series temporales deterministas: deterministas, deterministas con ruido y estocásticas. Se construyó un modelo LSTM para cada serie temporal y sus características fueron investigadas a fondo. Los hallazgos de este estudio demuestran una fuerte correlación entre el error cuadrático medio (RMSE) de los modelos entrenados y el determinismo de una serie temporal.