Históricamente, una de las causas más comunes de rotura de las presas se debe a vertido por coronación, principalmente en presas de materiales sueltos. Existen otros causantes en la rotura de presas a lo largo de la historia, siendo un causante y principal problema en presas de mampostería, la infiltración de agua por el cuerpo de la misma, generando una limpieza del mortero que hace de unión entre las rocas que conforman el cuerpo de la presa. Por este motivo, la cuantificación del caudal que proviene por las filtraciones, es un parámetro importante a considerar y medir en la explotación de este tipo de presas. En este artículo, se muestra una herramienta generada a partir de metodologías de Inteligencia Artificial, concretamente, redes neuronales, para la predicción de filtraciones en una presa de mampostería. La herramienta realiza el aprendizaje, a partir de los datos históricos almacenados de la presa de Santa Fe del Montseny (Barcelona) en los últimos 10 años (no siendo series completas), considerando datos de temperatura, precipitación, nivel del embalse, niveles de agua en los pozos de observación de la presa, así como, las mediciones de filtraciones en el pasado. Los resultados muestran que la herramienta realiza una predicción de caudal de filtración, con una precisión cercana al 90%, siendo una herramienta muy útil para la toma de decisiones en la explotación de este tipo de presas.