La temperatura de trabajo de diferentes partes de un generador eléctrico es una magnitud importante para su correcta explotación. La temperatura del rotor del turbogenerador es de particular interés para implementar su protección o para el diagnóstico de mantenimiento. Por la dificultad de hacer las mediciones de temperaturas de partes dinámicas con sensores reales y la robustez implícita en las redes neuronales artificiales (RNA), se ha decidido implementar un sensor virtual (SV) y a través de este método poder estimar la temperatura media del devanado del rotor. Debido a que las RNA se caracterizan por aprender por medio del entrenamiento en lugar de descripciones formales, esto ha hecho que sean la opción preferida para modelar procesos de variables con interrelaciones complejas. Algunos de estos procesos se encuentran en el área de la instrumentación, como es el caso de este trabajo. Aquí se presenta el desarrollo de un SV basado en RNA aplicado a un estudio de caso de un turbogenerador de 4 MW de una empresa cogeneradora.The working temperature of an electric generator’s parts is important for its proper operation. The turbogenerator rotor’s temperature is of particular interest regarding its protection and maintenance. Because of the difficulty of measuring the temperature of dynamic parts with real and implicitly robust artificial neural network (ANN) sensors it was decided to use a virtual sensor (VS) by which average rotor winding temperature is estimated. Because ANN are characterised by learning through training rather than formal descriptions, this has made them the preferred choice for modelling processes involving complex interrelated variables; some are found in the field of instrumentation, as in this research. This paper presents the development of an ANN-based VS applied to an electricity generating company’s 4 MW turbogenerator.