Con el objeto de estudiar un sistema inteligente capaz de predecir el comportamiento porcentual en la remoción de cobre en aguas desionizada, se ha diseñado una técnica de inteligencia artificial aplicado al problema químico de remoción de Cu (II) en aguas, teniendo como soporte de programación el software MATLAB R2014a. Este sistema ha sido entrenado inicialmente con 74 datos ingresados como patrones de aprendizaje, teniendo como parámetros de ingreso para la red neuronal artificial 6 parámetros críticos de la experimentación: pH, masa de quitosano entrecruzado con glutaraldehído (g), concentración de glutaraldehído (GLA) (g/100mL), tiempo de agitación (min), frecuencia de agitación (rpm), y concentración inicial de cobre (ppm). Se verificó que el máximo error de predicción del modelo de red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa (14.15%) se obtiene a part...