Öz Demir cevherinden sıvı ham demir üretimi, yüksek fırın işletmesinde gerçekleşmektedir. Bu süreç, uzun ve karmaşık bir yapıya sahiptir. Bir dökümün tamamlanması, yüksek fırının üretim kapasitesine bağlı olarak, 6-8 saat sürmektedir. Bu çalışmada entegre demir-çelik fabrikasının yüksek fırınlarına ait hammadde verileri kullanılıp üretilen sıvı ham demir miktarı, yapay sinir ağları vasıtasıyla tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada yüksek fırının çalışma biçimi incelenerek giriş ve çıkış parametreleri belirlenmiştir. 2016 ve 2019 yıllarına ait 1000 adet üretim verisinin %70'i eğitim, geriye kalan %30'u test verisi olarak ayrılmıştır. Veriler ilk adımda normalize edilerek yapay sinir ağı için kullanılabilecek duruma getirilmiştir. Test sürecinin ardından elde edilen sonuçlar, denormalize edilmiştir. Diğer taraftan yüksek fırının üretim yapmadığı zaman dilimleri veri setinden çıkarılmıştır. Yapay sinir ağı mimarisi için ara katmanda bulunan nöron sayıları üzerinde denemeler yapılmış ve en yüksek test başarısına sahip mimari seçilmiştir. İlk adım olarak veri setinin %70'lik kısmı yapay sinir ağına sonuçları ile beraber gösterilerek eğitim süreci tamamlanmıştır. Ardından girdi parametreleri verilen %30'luk kısım için, sonuçlar gösterilmeden, yapay sinir ağından tahmin edilmesi beklenmiştir. Eğitim sürecinde yapay sinir ağında Levenberg Marquardt, Bayesian ve Broyden-Flecther-Golgfarb-Shanno olmak üzere üç farklı öğrenme algoritması kullanılmıştır. Matlab R2016a platformunun kullanıldığı çalışmada eğitim algoritmalarına ait test sonuçları karşılaştırılmış ve %94'lük test başarı oranı ile Levenberg Marquardt Algoritması en iyi test sonucuna ulaşmıştır. İleri yönlü geri yayılımlı yapının kullanıldığı yapay sinir ağında ortalama mutlak yüzde hata oranı %5,89 bulunmuştur. Son adımda, Matlab platformunda tasarlanan yapay sinir ağı Visual Studio platformuna alınmış ve tahmin sonuçları yine ortalama mutlak yüzde hata çerçevesinde karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Matlab programının Visual Studio platformundan daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir