Este documento documenta la investigación hacia el desarrollo de un sistema basado en Redes Neuronales Artificiales para predecir patrones de fuerza muscular de un atleta durante el ciclismo. Dos problemas inversos independientes deben resolverse para la estimación de la fuerza: evaluación del modelo cinemático y evaluación de la distribución de fuerzas a lo largo del miembro. Al resolver repetidamente los dos problemas inversos para diferentes sujetos y condiciones, se creó un patrón de entrenamiento para una Red Neuronal Artificial. Luego, la red entrenada fue validada contra un conjunto de validación independiente y se comparó para evaluar el acuerdo entre los dos enfoques alternativos utilizando el método de Bland-Altman. La red neuronal obtenida para los diferentes patrones de prueba arroja un error normalizado muy por debajo del 1% y el gráfico de Bland-Altman muestra una correlación considerable entre los dos métodos. El nuevo enfoque propuesto aquí permite un cálculo directo y rápido para la dinámica inversa de un ciclista, abriendo la posibilidad de integrar dicho algoritmo en un entorno en tiempo real como una aplicación incrustada.