Las simulaciones basadas en datos están ganando popularidad en la mecánica de biomateriales ya que no requieren una forma explícita de relaciones constitutivas. El modelado basado en datos mediante redes neuronales carece de interpretabilidad. En este estudio, proponemos un modelado interpretable de elementos finitos basado en datos para materiales hiperelásticos. Este enfoque emplea el estiramiento de Laplace como medida de deformación y utiliza funciones de respuesta para definir ecuaciones constitutivas. Para validar el método propuesto, lo aplicamos a la inflación de membranas anisotrópicas sobre la base de datos sintéticos para piel porcina representada por el modelo de Holzapfel-Gasser-Ogden. Nuestros resultados demuestran la aplicabilidad del método y muestran un buen acuerdo con desplazamientos de referencia, aunque se observan algunas discrepancias en los cálculos de estrés. A pesar de estas discrepancias, el método propuesto demuestra su utilidad potencial para la simulación de biomateriales hiperelásticos.