Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, mostramos que las redes neuronales pueden ser entrenadas con éxito para replicar las funciones de pago modificadas que fueron derivadas por primera vez en el contexto de la cobertura parcial por Föllmer y Leukert. No solo este enfoque se adapta mejor al entorno realista de la cobertura en tiempo discreto, sino que también permite la inclusión de costos de transacción así como de dinámicas generales del mercado. Es importante señalar que, sin modificaciones adicionales, el enfoque solo funciona si la aversión al riesgo está por encima de un cierto nivel.