La necesidad de conocer con suficiente tiempo de antelación los caudales futuros en ríos donde se asientan grandes ciudades e industrias es común en todas partes del mundo. Existen diversas metodologías que permiten resolver este problema, cada una con sus pros y sus contras. El acople y la comparación entre varios modelos de predicción de diferentes características es fundamental a la hora de analizar la situación futura en un caso de alerta, donde es necesario tomar decisiones trascendentales. En esta tesis se ha realizado una intensa revisión bibliográfica sobre los modelos de predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNA) para conocer el estado del arte de esta metodología y, a partir de ese punto, proponer 
y estudiar mejoras que puedan contribuir a su avance.
Con la intención de darle significado físico a este tipo de modelos, se ha propuesto una metodología de modelo híbrido que permite identificar automáticamente el estado hidrológico de una cuenca determinada, para permitir modelar por separado cada estado mediante RNA simples. También se ha incorporado el concepto físico en la elección de las variables de entrada al modelo, proponiendo análisis geomorfológicos de la cuenca y de tiempos de respuesta que ayuden a identificar las variables más influyentes.
Por otro lado, dada la necesidad de conocer la función de distribución de las predicciones para casos reales, donde es necesario tomar decisiones a partir de estos resultados, se ha propuesto una metodología para el cálculo de la incertidumbre de las predicciones, pudiendo ser aplicado para cualquier tipo de modelo sin importar su complejidad.
Para conferir un uso práctico a estas ideas, se ha desarrollado una aplicación informática (ANN) capaz de realizar los cálculos necesarios para la construcción de un modelo de predicción con RNA. Se han incorporado módulos para el análisis de los datos, de los tiempos de respuesta de la cuenca y cauces, módulos de cálculos de parámetros, un módulo para el cálculo de la incertidumbre y otros de análisis de los resultados. Se ha creado un software enfocado a la utilización de este tipo de modelos en la hidrología, ya que actualmente no existe ningún programa que contenga todos los elementos necesarios y la flexibilidad que se necesita para construir modelos orientados a la predicción de caudales. Asimismo se ha desarrollado una guía de pasos a seguir para la obtención del modelo óptimo, teniendo en cuenta siempre la incorporación del significado físico del proceso a modelar.