La complejidad geotécnica en la minería a menudo conduce a la incertidumbre geotécnica, lo que impacta tanto en la seguridad como en la productividad. Sin embargo, a medida que avanza la minería, particularmente en las operaciones de minería a cielo abierto, se adquiere un cuerpo de conocimiento que reduce esta incertidumbre y que puede ser utilizado por los ingenieros de minería para mejorar la predicción de las condiciones mineras futuras. En este artículo, describimos un nuevo método para apoyar este enfoque basado en modelado y redes neuronales. Se construyó un modelo causal de alto nivel de las operaciones mineras basado en datos históricos para varios parámetros, que tuvo en cuenta las interacciones de los parámetros, incluidas las condiciones hidrogeológicas, el clima y las operaciones anteriores. Luego, se entrenó una red neuronal artificial con estos datos históricos, incluidos los datos de producción. La red puede ser utilizada para predecir la producción futura basada en las condiciones mineras observadas actualmente a medida que avanza la minería y se compara con las predicciones del modelo. El acuerdo con las predicciones indica confianza en que las predicciones de la red neuronal están debidamente respaldadas por los nuevos datos disponibles. La eficacia de este enfoque se demuestra utilizando datos semi-sintéticos basados en una mina real.