La carbonatación es un problema perjudicial de durabilidad del hormigón que puede alterar la microestructura del hormigón y provocar el inicio de la corrosión en barras de refuerzo. Estudios previos se centraron en el uso de redes neuronales artificiales (RNA) para la predicción de la profundidad de la carbonatación del hormigón y para minimizar la necesidad de pruebas de laboratorio destructivas y elaboradas. Este estudio tiene como objetivo proporcionar una precisión mejorada de la simulación y la predicción de la carbonatación con una arquitectura RNA que incluye dieciocho parámetros de entrada con una función alternativa de Gradiente de Conjugado Escalado. Después de asegurar un valor prometedor del coeficiente de correlación tan alto como 0.98, se estudió la influencia de los parámetros de entrada propuestos en el progreso de la profundidad de carbonatación. Se observó que los resultados de este análisis paramétrico cumplían exitosamente con la experiencia de ingeniería civil convencional. Por lo tanto, el modelo RNA empleado puede ser utilizado como una herramienta eficiente para estudiar en detalle y proporcionar información sobre el problema de carbonatación en el hormigón.