El análisis de estructuras complejas, como los paneles compuestos de varios materiales, es difícil de modelar producto de la variabilidad en las propiedades mecánicas de los materiales. Lo anterior, aunado a la no-linealidad en el comportamiento de los materiales, hace que la aplicación de los métodos tradicionales de cálculo numérico sea difícil y demande mayor tiempo de cómputo. El presente trabajo introduce técnicas menos convencionales de cómputo como lo son las redes neuronales artificiales (RNA) para la modelación de la deformación permanente y daños en una losa compuesta sujeta a flexión. Se entrenaron y verificaron 400 modelos de RNA, los cuales fueron capaces de modelar la no linealidad del elemento estructural a flexión, reproducir exitosamente los daños por agrietamiento y pandeo del panel, así como reproducir la deformación permanente global del elemento estudiado.