A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa que ocorre caracterizada pela demência. É responsável por cerca de 70% dos casos de demência em todo o mundo. Embora seu mecanismo patológico seja multicausal sabe-se que os receptores do tipo NMDA participam desse processo, atuando por meio do mecanismo de excitotoxidade. Por conta da sua alta incidência e poucas opções terapêuticas, há a necessidade de buscar substâncias com atividade nesse receptor. Para tal, foram construídos métodos de busca por relação quantitativa estrutura-atividade (QSAR), partindo de um banco de substâncias testadas no receptor NMDA e cálculo de descritores. Os modelos foram construídos utilizando Suport Vector Machine (SVM) e Multilayer Perceptron (MLP), e sua validação por validação externa e definição do domínio de aplicabilidade. A partir de um banco com 187 estruturas químicas foram calculados 5592 descritores, dos quais 8 foram selecionados por algoritmo genético para os modelos. O SVM e MLP foram ajustados com o objetivo de obter modelos preditivos, ao fim obteve-se modelos para ambos algoritmos. Os modelos obtidos tiveram valores de coeficiente de determinação na validação externa (R2 test) maiores que 0.6, o que aponta que os modelos possuem boa capacidade preditiva, além disso, o domínio de aplicabilidade, que se mostrou dentro do recomendável. Tendo um modelo validado este pode ser utilizado por diversos bancos de estruturas para a busca de substâncias potencialmente ativas.São Cristóvão