El presente trabajo se adentra en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, específicamente en el uso combinado de redes neuronales artificiales y programación cuadrática. Esta poderosa sinergia busca ofrecer una solución efectiva y sofisticada para la previsión de series temporales financieras y la composición óptima de carteras de inversión. A través de la aplicación de estas técnicas, se persigue mejorar la toma de decisiones financieras y maximizar los rendimientos, al tiempo que se minimizan los riesgos asociados a las inversiones. En las siguientes secciones, se explorarán en detalle las distintas etapas del proceso, desde la caracterización de las series temporales y el funcionamiento de las redes neuronales, hasta la implementación de la programación cuadrática en la construcción de carteras eficientes.