En la dinámica esfera de los mercados financieros, los fondos de cobertura han surgido como una fuerza crítica, navegando a través de la volatilidad con técnicas avanzadas de gestión de riesgos, pero enfrentándose a los desafíos que plantean los activos ilíquidos. Este estudio tiene como objetivo trascender los modelos tradicionales de valoración de opciones, que luchan ante las complejidades de las inversiones en fondos de cobertura, explorando la aplicabilidad del aprendizaje automático en la gestión de riesgos financieros. Aprovechando las Redes Neuronales Profundas (DNN) y las celdas de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), la investigación introduce un enfoque libre de modelos y basado en datos para problemas de cobertura en tiempo discreto. A través de un análisis comparativo de datos simulados y la implementación de arquitecturas LSTM, el documento elucida el potencial de estas técnicas de aprendizaje automático para mejorar la precisión de las evaluaciones de riesgo y los procesos de toma de decisiones en las inversiones en fondos de cobertura. Los hallazgos revelan que las DNN y las LSTM ofrecen avances significativos sobre los modelos convencionales, capturando efectivamente las dependencias a largo plazo y patrones complejos dentro de los datos de series temporales financieras. En consecuencia, el estudio subraya el impacto transformador del aprendizaje automático en las metodologías empleadas en la gestión de riesgos financieros, proponiendo un nuevo paradigma que promete mitigar las complejidades de la cobertura de activos ilíquidos. Esta investigación no solo contribuye al discurso académico, sino que también allana el camino para el desarrollo de estrategias de inversión más adaptativas y resilientes ante las incertidumbres del mercado.