Este artículo desarrolla el diseño, entrenamiento y validación de un modelo computacional para predecir la exportación de productos tradicionales colombianos utilizando redes neuronales artificiales. Este trabajo tiene como objetivo obtener un modelo utilizando una única red neuronal multicapa. Se consideraron el número de datos de entrada históricos (retrasos), el número de capas y el número de neuronas para el diseño de la red neuronal. De esta manera, se realizó un diseño experimental de 64 configuraciones de la red neuronal. La principal dificultad abordada en este trabajo es la diferencia significativa (en toneladas) en los valores de los productos considerados. Los resultados muestran el efecto que ocurre debido a las diferentes gamas de valores, y una de las propuestas realizadas permite manejar adecuadamente esta limitación. En resumen, este trabajo busca proporcionar información esencial para formular un modelo para una aplicación eficiente y práctica.