Neste artigo é abordado o problema da estimativa da eficiência térmica da soldagem a arco elétrico, especialmente em relação ao processo \textit{Gas Metal Arc Welding}. Apesar de ser um parâmetro de grande relevância, a eficiência muitas vezes é determinada a partir de valores tabelados pelas normas técnicas, o que pode acabar prejudicando as análises metalúrgicas, visto que esses valores nem sempre conseguem contemplar todas as variações possíveis nos parâmetros da solda. Nesse contexto, neste artigo é proposto o desenvolvimento de um modelo matemático através de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para ser utilizado em conjunto com um calorímetro de fluxo contínuo, a fim de se obter uma estimativa prévia para a eficiência e evitar despesas com ensaios experimentais que produziriam resultados abaixo do ideal. Os dados experimentais foram obtidos através de ensaios do processo de soldagem na empresa Bruning Tecnometal Ltda, e as simulações foram realizadas na ferramenta computacional Matlab. O modelo proposto foi validado por meio do método \textit{k-fold cross-validation} e apresentou baixo erro relativo médio.