O conceito de aprendizado de máquina vem sendo empregado largamente em diversas áreas da indústria, mas na geotecnia esse conceito ainda não é tão explorado. Essas técnicas, que inclusive são creditadas de prever o comportamento humano, também tem o potencial de prever o comportamento do solo. Porém, cabe ressaltar que para o aprendizado de máquina funcionar bem, ele deve ser “ensinado” a partir de um banco de dados confiável. Neste contexto, a partir da análise de nove provas de carga estáticas, realizadas em estacas hélice contínua em território brasileiro, empregou-se um método desenvolvido através de uma rede neural artificial (RNA) para prever as curvas “carga versus recalque” das respectivas estacas. A comparação entre o desempenho das provas de carga e os resultados da previsão pela RNA foi considerado promissor para oito das nove provas de carga.