Metodología y herramientas de código abierto para evaluar y corregir los sesgos en los pronósticos de radiación solar global horizontal (GHI) generados por el modelo numérico WRF del SMN de Argentina. El servicio aplica redes neuronales de tipo perceptrón multicapa (MLP) para realizar una adaptación al sitio (site adaptation) basada en mediciones locales de superficie. Esto permite corregir la sobreestimación sistemática del modelo físico (reduciendo el error rRMSE del pronóstico de prueba del 46.4% al 36.8%) y proveer datos de irradiancia confiables, esenciales para la gestión y toma de decisiones en el sector energético.