Resumen En México, la aplicación de Redes Neuronales Artificiales en finanzas se ha enfocado en el estudio del análisis del riesgo de crédito; empleándolas para ajustar los resultados de indicadores bursátiles. Sin embargo, esta investigación en particular, las utiliza para establecer un ajuste a la medición y clasificación del riesgo de mercado; mostrando los resultados obtenidos en la fase experimental de los procesos de entrenamiento y prueba en la segunda etapa de simulación de la red; los cuales han alcanzado un nivel de categorización arriba del 70%, mostrando las variables que contribuyen significativamente a la medición y clasificación del riesgo sistémico. Abstract In Mexico, the Artificial Neuronal Network applicated to the finances has focused in the study of the analysis of the credit risk; and to fit the results of stock-exchange indicators that offer useful information to the financial investors. Nevertheless, in this case in particular, this tool it is used to measure and classified the Mexican market risk; showing the results obtained in the experimental phase of the training and test in the second simulation stage of the network; reaching a classification rate of over 70%, presenting the variables that significantly contribute to the measurement and classification of the systematic risk.