Esta tesis abarca el análisis lingüístico de los errores en la traducción de colocaciones del español al croata. En la traducción se utilizan herramientas basadas en inteligencia artificial. Generalmente hablando, las colocaciones se definen como combinaciones frecuentes de palabras que aparecen juntas en una lengua, y su estructura puede variar de simple a compleja. Este trabajo consiste en tres partes. En la primera parte se ofrece una revisión histórica de la investigación sobre las colocaciones y se presenta el concepto de colocación. También se menciona a varios autores y su contribución a la investigación. Se señalan las relaciones pragmáticas y sintagmáticas entre las colocaciones, así como su clasificación en simples y complejas. Para concluir la primera parte, se explica la complejidad de la traducción de colocaciones y algunos aspectos que hay que tener en cuenta traduciéndolas. En la segunda parte se sintetizan y simplifican los conceptos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo que se basan en la propia inteligencia artificial. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son los componentes más importantes del procesamiento del lenguaje natural que utilizan las herramientas digitales de traducción, que se analizan en este trabajo: el modelo de Google Traductor y tres modelos de OpenAI en los que se basa ChatGPT. En esta parte también se explica el funcionamiento del procesamiento del lenguaje natural para poder entender de qué manera traducen las herramientas digitales. La tercera parte de este trabajo está dedicada al análisis de errores en la traducción de colocaciones de la estructura verbo + sustantivo. Se seleccionaron los verbos dar, hacer, tener, poner y tomar, como los verbos con la mayor frecuencia de formar colocaciones. El análisis se realizó a nivel semántico y gramatical. La parte final de este trabajo se dedica a la síntesis de todo lo mencionado y presenta las conclusiones del análisis.