Bu çalışmada, derin öğrenme modellerinden biri olan Temporal Fusion Transformer (TFT) mimarisi kullanılarak Türkiye’ye ait aylık İnşaat Maliyet Endeksi (İME) öngörüsü gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Burada, günümüzde öngörüde kullanılan derin öğrenme modellerinden biri olan TFT modelini tanıtmak ve inşaat maliyet endeksi öngörüsünde kullanarak performansını görmek amaçlanmıştır. İME öngörüsü için, Ocak 2015-Eylül 2025 zaman aralığında aylık veriler kullanılmıştır. Ayrıca, maliyet dinamiklerini etkileyebileceği değerlendirilen üç bağımsız değişken (inşaat yapı sayısı (), sanayi üretim endeksi, konut satış endeksi) seçilerek modele dâhil edilmiştir. Öngörüde TFT modeli kullanılırken, model performansı Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) metriği ile değerlendirilmiştir. TFT modelinin RMSE değeri 36,01 olarak bulunmuştur. Elde edilen bulgular, TFT modelinin hem kısa vadeli öngörülerde hem de tüm dönem performansında yüksek doğruluk sağladığını ve trend ile volatilite dinamiklerini başarılı biçimde yakaladığını göstermektedir. Ayrıca değişken önem analizi sayesinde, inşaat maliyetlerini etkileyen temel göstergelerin göreli katkıları nicel olarak ortaya konulmuştur.