Este trabajo tiene como objetivo la creación de un clasificador basado en redes neuronales para pronosticar si una persona está en riesgo de desarrollar enfermedad renal crónica (ERC). El modelo se entrenó con los datos demográficos y la información de las atenciones médicas de dos grupos poblacionales: por una parte, personas diagnosticadas con ERC en Colombia durante el año 2018, y por otra, una muestra de personas sin diagnóstico de esta enfermedad. Una vez entrenado el modelo y aplicadas las métricas de evaluación para algoritmos de clasificación, el modelo alcanzó 95% de exactitud en el conjunto de datos de prueba, siendo por lo tanto viable su aplicación para el pronóstico de la enfermedad. Tras su implementación, se identificaron 3.494.516 personas en riesgo de desarrollar ERC en Colombia, es decir un 7% del total de la población.