Dentro de las técnicas existentes de Inteligencia Artificial, se escogieron y adaptaron dos Redes Neuronales Artificiales (RNA) para realizar el ajuste de uno de los elementos que definen una B-Spline Racional No Uniforme (NURBS) y con ello obtener un modelado adecuado de la NURBS. Los elementos escogidos fueron los puntos de control. Las RNA utilizadas son las de Función de Base Radial y las de Kohonen o Mapas Auto-organizativos. Con base en el análisis de resultados y la caracterización de las RNA, la Función de Base Radial tuvo un desempeño más adecuado y óptimo para un número elevado de datos, lo cual es una desventaja de los Mapas Auto-organizativos. En este modelo se tiene que realizar procesos extras para determinar la neurona ganadora y realizar el reajuste de los pesos.