La diabetes mellitus tipo 2 (T2DM) es una enfermedad multifactorial asociada con muchos polimorfismos genéticos; entre ellos se encuentra el polimorfismo en el gen del receptor de vitamina D. En este estudio de casos y controles, se examinaron muestras de 82 pacientes con T2DM y 82 controles sanos para investigar la asociación del polimorfismo y el perfil lipídico con la T2DM en la población jordana. Se extrajo ADN de la sangre y se genotipificó el polimorfismo mediante reacción en cadena de la polimerasa (PCR) y secuenciación de ADN. También se midieron el perfil lipídico y la glucosa en sangre en ayunas. Hubo diferencias significativas en los niveles de colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL) y triglicéridos entre las muestras de T2DM y las de control. Se determinaron las frecuencias del polimorfismo (CC, CT y TT) en las muestras de T2DM y de control y no fueron significativamente diferentes. Además, no hubo una asociación significativa entre el polimorfismo y la T2DM o el perfil lipídico. Se utilizó una red neuronal feed-forward (FNN) como plataforma computacional para predecir a las personas con diabetes basándose en el polimorfismo, el perfil lipídico, el género y la edad. La precisión de la predicción alcanzó el 88% cuando se incluyeron todos los parámetros, el 81% cuando se excluyó el polimorfismo y el 72% cuando solo se incluyeron los lípidos. Este es el primer estudio que investiga la asociación del polimorfismo genético con la T2DM en la población jordana, y mostró una asociación negativa. La diabetes se predijo con alta precisión basándose en datos médicos utilizando una FNN. Esto resalta el gran valor de incorporar herramientas de redes neuronales en grandes bases de datos médicas y la capacidad de predecir la susceptibilidad de los pacientes a la diabetes.