La determinación de la altura ortométrica a partir del nivelado geométrico presenta dificultades prácticas que, a pesar de una serie de avances científicos y tecnológicos, han pasado un siglo sin modificaciones o avances sustanciales. Actualmente, el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) se ha utilizado con un éxito razonable para la determinación de la altura ortométrica. Con un número suficiente de puntos de referencia con coordenadas horizontales y verticales conocidas, a menudo es posible ajustar utilizando el método de mínimos cuadrados expresiones matemáticas que permiten la interpolación de alturas del geoide. El objetivo de este estudio es presentar un método alternativo para interpolar alturas del geoide basado en la técnica de Redes Neuronales Artificiales (ANNs). El área de estudio es el estado brasileño de São Paulo, y para entrenar la ANN los autores han utilizado información de altura del geoide del modelo de gravedad EGM08 con un espaciado de cuadrícula de 10 minutos de arco. La eficiencia del modelo se probó en 157 puntos con alturas del geoide conocidas distribuidas en el área de estudio. Los resultados también se compararon con el Modelo de Geoide Brasileño (MAPGEO2004). Con base en esos 157 puntos de referencia, fue posible verificar que el modelo generado por las ANNs proporcionó un error absoluto medio de 0.24 m en la obtención de un valor de altura del geoide. Las pruebas estadísticas han demostrado que no hubo diferencia entre las medias de las alturas del geoide conocidas y las alturas del geoide proporcionadas por el modelo neuronal para un nivel de significancia del 5%. También se encontró que las ANNs proporcionaron una mejora de 2.7 veces en las estimaciones de altura del geoide en comparación con el modelo de geoide MAPGEO2004.