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Questo lavoro esplora l'uso delle reti neurali per prevedere la domanda e la produzione di elettricità e per ottimizzare la distribuzione di energia a Goma. L'obiettivo è sviluppare RNA in grado di prevedere la produzione delle centrali elettriche di RUZIZI, MATEBE, RWANGUBA, NURU e NELSAP e progettare un modello che ottimizzi la distribuzione dell'energia. Dopo una revisione della letteratura e la raccolta di dati locali e online (Kaggle), è stato addestrato un modello ANN. I risultati mostrano una previsione della domanda con un errore dell'1,43% e un'ottimizzazione della distribuzione con un'accuratezza del 90%. Lo studio rivela che NURU e MATEBE sono fondamentali nei periodi di picco, nonostante siano costosi e generino perdite elevate. Questo approccio migliora significativamente la gestione delle risorse rispetto ai metodi convenzionali.