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Para o cálculo de propriedades termodinâmicas as equações de estado são necessárias. Porém, para a sua aplicação, a determinação de parâmetros em relação a cada substância em questão se faz necessária. Ainda, em muitos casos, tais equações apresentam limitações e/ou alguns erros. Visando a otimização dessas situações, desenvolveu-se uma rede neural artificial para o cálculo da entalpia, entropia e volume molar de vaporização. Para esse trabalho, estudou-se o comportamento de 62 substâncias divididas entre os grupos orgânicos: hidrocarbonetos alifáticos, hidrocarbonetos aromáticos, álcoois, éteres, ésteres, aldeídos, cetonas e ácidos carboxílicos. As variáveis de entrada das redes testadas foram: o índice de conectividade mássica, temperatura e pressão críticas e fator acêntrico de cada substância. Além da temperatura de saturação. A estrutura de rede que apresentou melhores resultados possui 3 camadas (5-40-3). Os erros encontrados para a entalpia foram de 31,62%, para a entropia de 35,58% e para o volume molar 99,92%. Este trabalho mostrou que as redes neurais artificiais possuem grande capacidade de diferenciação das substâncias e que com alguns aprimoramentos, elas podem ser utilizadas para fins práticos.