Le previsioni di eventi futuri sono necessarie in molte attività associate alla pianificazione e al funzionamento dei componenti di un sistema di risorse idriche. Per la componente idrologica, sono necessarie previsioni a breve e lungo termine delle serie temporali idrologiche per ottimizzare il sistema o per pianificare una futura espansione o riduzione. In questa sede viene presentato il confronto tra diverse tecniche di reti neurali artificiali (RNA) per la previsione a breve termine della portata giornaliera continua e intermittente e per la previsione dei sedimenti sospesi giornalieri. Ai dati idrologici sono state applicate tre diverse tecniche ANN, ovvero la feed forward back propagation (FFBP), le reti neurali a regressione generalizzata (GRNN) e le reti neurali basate su funzioni radiali (RBF). In generale, le prestazioni previsionali delle tecniche ANN sono risultate superiori agli altri metodi statistici e stocastici convenzionali in termini di criteri di prestazione selezionati.