Esta investigación tiene como objetivo utilizar redes neuronales artificiales (ANNs) para estimar el rendimiento y las características energéticas de (), considerando factores como el año de cultivo, la ubicación y el momento de la cosecha. En el estudio, que se llevó a cabo durante tres años en dos áreas geográficas diferentes, se utilizaron modelos de regresión ANN para estimar el valor calorífico inferior (LHV) y el rendimiento de . Los modelos mostraron una alta precisión predictiva, logrando valores de R de 0.85 para LHV y 0.95 para el rendimiento, con RMSEs correspondientes de 0.13 y 2.22. Se encontró una correlación significativa que afecta al rendimiento entre la altura de la planta y el número de brotes. Además, un análisis de sensibilidad de los modelos ANN mostró la influencia de variables de entrada categóricas y continuas en las predicciones. Estos resultados resaltan el papel de como fuente sostenible de energía de biomasa y proporcionan ideas para optimizar la producción de biomasa, influir en la política energética y contribuir a los avances en energía renovable y los esfuerzos globales de sostenibilidad energética.