En esta investigación, se analizaron los indicadores financieros clave en México durante las tres semanas posteriores a las elecciones presidenciales de 2024 utilizando modelos de lenguaje de inteligencia artificial (LLMs): ChatGPT, Perplexity y Claude. El objetivo fue comparar las respuestas de diversos modelos de lenguaje de IA sobre el comportamiento de los indicadores financieros clave en México durante las tres semanas posteriores a las elecciones de 2024, para la identificación de patrones, divergencias y posibles sesgos en sus proyecciones. La metodología incluyó generación de predicciones por cada modelo y la recopilación de datos históricos. Los resultados mostraron diferencias significativas entre las predicciones y los valores reales, atribuidas a la naturaleza de los datos de entrenamiento y la falta de razonamiento crítico de los modelos. Se concluye que una combinación de LLMs con análisis humano es esencial para mejorar la precisión en proyecciones financieras.