Las tendencias de la minería en el sector del oro indican un creciente desequilibrio en las cadenas de suministro y demanda global, especialmente a la luz de los esfuerzos acelerados hacia la electrificación industrial y la automatización. Por lo tanto, es importante que la investigación y el desarrollo continúen enfocándose en opciones de procesamiento para minerales más complejos y refractarios. A diferencia de los minerales convencionales (es decir, de fácil molienda), el oro refractario no es apto para la cianuración estándar y requiere un tratamiento previo adicional antes de la lixiviación y recuperación. Con los recientes avances tecnológicos, como la clasificación de minerales basada en sensores, hay una oportunidad para avanzar en el desarrollo de recursos refractarios más pequeños y no explotados con economías marginales, particularmente aquellos en proximidad a la infraestructura de procesamiento dentro de los principales distritos de oro. Sin embargo, será fundamental que se desarrollen las herramientas necesarias para capturar los efectos potenciales a nivel del sistema causados por diferentes alimentaciones de mineral y mejorar los procesos de toma de decisiones relacionados más temprano en la cadena de valor. La simulación de eventos discretos (DES) es una poderosa técnica computacional que se puede utilizar para monitorear las interacciones entre procesos y parámetros importantes en respuesta a variaciones naturales aleatorias; el enfoque es, por lo tanto, adecuado para el modelado de sistemas mineros complejos que enfrentan una incertidumbre geológica significativa. Este trabajo implementa un marco integrado de red neuronal artificial (ANN) y DES para la coordinación regional de minerales de oro refractarios convencionales y preconcentrados que serán procesados en una planta centralizada. Se presentan cálculos de muestra que se basan en un conjunto de datos generado que refleja sistemas de oro refractario alojados en sedimentos.