Este estudio analiza las propiedades de fractura translaminar de sistemas de materiales compuestos termofijos AS4/8552 y IM7/8552. Se fabricaron laminados cruzados con una configuración [0°/90°]6s mediante consolidación en autoclave y consecuentemente se extrajeron cuatro especímenes de los paneles con gran precisión, asegurando una punta de pre-grieta bien definida. Las pruebas de fractura se realizaron bajo control de desplazamiento a una velocidad de 0.5 mm/min, capturando imágenes de la zona de la grieta con una cámara para monitorizar su propagación. Los resultados incluyen datos de carga y crecimiento de la grieta y mediante un método de reducción de datos se han generado curvas de resistencia a la fractura. La geometría 2D del espécimen de tensión compacta se discretizó utilizando elementos finitos. El comportamiento de fractura se modeló con una capa de elementos cohesivos de 0.1 mm de grosor. El comportamiento constitutivo de los elementos cohesivos se definió mediante dos leyes: lineal (LCL) y bilineal (BCL). Para el caso lineal (LCL), los parámetros utilizados fueron ΘLCL = [E, XT, GIC], en el caso de la curva bilineal (BCL), se empleó una técnica de superposición, resultando en el conjunto de parámetros ΘBCL = [E, XT, GIC, n, m]. Se generaron 200 casos con diferentes conjuntos de parámetros. Posteriormente, se llevaron a cabo pruebas virtuales de fractura utilizando Abaqus Standard, sacando desplazamientos δ, cargas P, crecimiento de grieta ∆a y tasas de liberación de energía GI tras cada simulación. Se utilizó una red neuronal artificial (RNA) para vincular los parámetros de entrada de fractura con las curvas de carga-desplazamiento, grieta-desplazamiento y energía disipada-desplazamiento obtenidas del modelo de elementos finitos. Ambos conjuntos de datos fueron normalizados a una escala no dimensional (0, 1), basada en los valores máximos observados en las simulaciones. La convergencia del entrenamiento se alcanzó tras aproximadamente 5000 épocas. Las diferencias entre las curvas predichas y las reales de carga-desplazamiento y grieta-desplazamiento para los datos de prueba (no utilizados en el entrenamiento) fueron consistentemente inferiores al 1.5% en todos los casos, validando su capacidad para proporcionar respuestas rápidas y confiables.