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La radiación solar es un factor clave en numerosas aplicaciones, tales como sistemasfotovoltaicos o térmicos, en la arquitectura y en la agricultura. Sin embargo, no siempre es posiblecontar con datos experimentales de radiación solar en los lugares de interés. Por esta razón,anteriormente, una amplia variedad de modelos teóricos han sido desarrollados con el fin de estimareste parámetro. Este trabajo presenta un análisis comparativo de modelos de redes neuronalesartificiales para la estimación de la radiación solar global horaria en la localidad de Florencio Varela,provincia de Buenos Aires, a partir de variables meteorológicas de sencilla obtención (temperatura y humedad relativa). Los resultados obtenidos muestran un pobre desempeño de los modelos cuandoson entrenados con diferentes condiciones de cielo. Esto se debe fundamentalmente al conjuntolimitado de datos utilizado y a la gran dispersión de valores de radiación solar medidos. Por elcontrario, cuando se utiliza el índice de claridad Kt, y los modelos son entrenados con datoscorrespondientes a la condición de cielo despejado (Kt > 0.6), los errores de estimación se reducensignificativamente. Estos modelos podrían aplicarse en lugares donde no se dispone de valores deradiación solar medidos.