Se presenta una metodología basada en Aprendizaje Automático para solventar el problema de uso de controladores para la corrección en lazo cerrado en técnicas de Óptica Adaptativa. Se estudian varios modelos para discutir la eficacia de distintas metodologías frente al problema presentado. El modelo final, el presentado en este Trabajo Final de Máster como RNN+LSTM, tiene la capacidad de modelar un frente de onda en todo el rango de nodos de Zernike en menos de un milisegundo por matriz, demostrando así su eficacia para eliminar el uso de otros tipos de control más tradicionales. Posee mayor precisión en cálculo a la hora de predecir la evolución de una serie temporal de un frente de onda, así como mayor optimización de uso de procesador y tiempos de evaluación. Por último, se discute una serie de mejoras para trabajos futuros, donde se podría discutir la eliminación total o parcial de sensores y solo utilizar tecnologías basadas en Inteligencia Artificial.