Limitar los efectos del calentamiento global requiere una reducción repentina de las emisiones de gases de efecto invernadero para perseguir un crecimiento de carbono neto cero en las próximas décadas. Junto con esta transición energética, se esperan cambios drásticos y rápidos en la demanda en muchos sectores, incluido el de los compresores centrífugos. En este contexto, nuevos procesos de diseño aerodinámico que exploten el conocimiento de las familias de impulsores existentes para generar nuevos compresores centrífugos podrían reaccionar rápidamente a las variaciones de demanda y asegurar el éxito de las empresas. Modificar las características de los compresores existentes utilizando un modelo unidimensional de zona única es una forma rápida de aprovechar este conocimiento. Además, la inteligencia artificial podría ser útil para resaltar las relaciones entre los parámetros geométricos y el rendimiento, facilitando así la consecución de máquinas optimizadas para nuevas aplicaciones. Aunque la literatura científica muestra varios estudios sobre enfoques unidimensionales, el uso conjunto de un modelo unidimensional de zona única con una red neuronal artificial para diseñar nuevos impulsores a partir de los preingenierizados sigue siendo poco estudiado. Se proporcionó tal modelo en este documento. Se presentó una aplicación al caso de estudio de una familia de impulsores de expansor-compresor derivada de otra existente de licuefacción de gas natural. Los resultados demostraron que el modelo propuesto permitió desarrollar una nueva familia a partir de una existente, mejorando el rendimiento mientras se contenían el tiempo de diseño y los esfuerzos computacionales.