Orientador: Elias Basile TambourgiDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuímicaResumo: A proposta do presente trabalho é encontrar o melhor método para o treinamento das redes neurais do processo de extração líquido-líquido da bromelina. A partir da consulta à literatura foi possível conhecer de que forma a inteligência artificial potencializou a confecção de redes neurais artificiais e, a partir de uma arquitetura equalizada às expectativas e complexidade de um problema específico, promover treinamentos capazes de reeditar processos cognitivos de aprendizagem e generalização, instituindo formas inteligentes de recriar modelos de comportamentos com base em novos dados e novos parâmetros. Por sua ampla aplicação e levando em conta os resultados positivos em várias áreas, foi proposto fazer o treinamento de um processo a partir da aplicação de uma rede neural artificial que viabilize a extração da bromelina com maior agilidade e eficiência avaliando a capacidade e a confiabilidade da rede neural no treinamento de uma pequena amostra de dados e a influência das variáveis de entrada no processoAbstract: The aim of this research is to find the best method of training the neural networks of liquid-liquid extraction process of bromelain. The theorists who based their studies on artificial intelligence, showing how this research area opened the way for the construction of artificial neural networks and, from an architecture that met the expectations of the researchers, and the complexity of certain issues, promoted training able to reissue cognitive processes of learning and generalization by introducing intelligent methods to recreate behavior models based on new data and new parameters. In light of its broad scope, and also considering the positive results they are producing in various areas of research, was propose making training a process that enables the extraction of bromelain with greater agility and efficiency by assessing the capacity and reliability of neural network to train a small sample of data and the influence of the variables input in the processMestradoSistemas de Processos Quimicos e InformaticaMestra em Engenharia Química