| Summary: | Conhecer o preço da habitação com objectividade, através da medida das suas características é um assunto que ocupa diversos investigadores. A selecção das variáveis explicativas foi validade através dos testes de diagnóstico usuais na modelação econométrica. Este estudo descreve uma investigação sobre a estimação de uma rede neuronal artificial, para o preço de venda de um apartamento numa cidade Portuguesa. Apresentam-se os resultados obtidos na estimação de várias redes neuronais artificiais, em relação ao erro relativo do conjunto de teste, com três tipos de partições de dados diferentes. A partição que funcionou melhor foi a 90% vs 10%, respectivamente para o conjunto de aprendizagem e de teste. Também foi analisada a possibilidade da ordem de importância das variáveis explicativas do preço, estar dependente do tipo de partição utilizada, tendo-se concluído que a área útil, é sempre a variável explicativa que surge com maior importância, independentemente do tipo de partição utilizada.
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