Roberto Delgado Castro2026-04-072026-04-072026-04-07http://repositorio.uia.ac.cr/handle/123456789/4826La presente investigación estima la cantidad de vehículos eléctricos registrados en Costa Rica para el año 2026 mediante el diseño, calibración y validación de un modelo predictivo de redes neuronales autorregresivas (NNAR) aplicado a una serie temporal anual del período 2010–2025. El estudio adopta un enfoque cuantitativo y utiliza técnicas de análisis de series de tiempo, aprendizaje automático y validación fuera de muestra para evaluar la capacidad predictiva del modelo. Los resultados evidencian un crecimiento sostenido del parque vehicular eléctrico y demuestran que el modelo NNAR captura adecuadamente patrones no lineales de la serie, generando proyecciones útiles para la planificación energética, la formulación de políticas públicas y la transición hacia movilidad sostenible.esOther