Em 2004 foi formalizada uma parceria a entre o grupo de pesquisa Modelagem, Simulação e Tratamento de Dados e uma empresa do ramo têxtil, localizada em Joinville. Após esses três anos de estudos do desempenho da estação de tratamento de efluentes (ETE) da empresa, com o enfoque principal no acúmulo de lodo nos reatores e o lodo gerado no final do processo de tratamento, evidenciou−se a necessidade de desenvolver um modelo computacional para identificação dos parâmetros que exercem influência no acúmulo deste lodo. Para desenvolver este modelo utilizou-se dentre as várias técnicas de inteligência artificial, a de redes neurais. Haja vista que as mesmas se tornaram uma tecnologia computacional cuja gama de aplicações aumenta consideravelmente a cada ano. Para este projeto foram utilizados conceitos pertinentes às redes neurais que podem ser treinadas de tal forma que a aplicação de um conjunto de entradas produza uma saída desejada, ou seja; a generalização de uma função para a criação de um modelo. O objetivo deste projeto é a minimização de um dos produtos finais gerado pela ETE, que neste caso é o Lodo que no final do processo é destinado ao aterro industrial. A sua minimização trará benefícios econômicos e ambientais tanto para a empresa quanto para a sociedade. O sistema de tratamento da empresa é atualmente biológico e físico−químico, contendo várias etapas de tratamento. O estudo abrangeu os resultados das coletas realizadas no período de agosto de 2002 a dezembro de 2007, momento em que o sistema operou continuamente. Os parâmetros analisados foram: pH, temperatura, oxigênio dissolvido (OD), sólidos totais dissolvidos (STD), turbidez, demanda bioquímica de oxigênio (DBO), demanda química de oxigênio (DQO), fósforo, sólidos suspensos (SS), sólidos voláteis (SV), nitrogênio amoniacal (NA), seguindo os métodos da literatura. Desse trabalho foi gerado um modelo computacional desenvolvido na plataforma MAT LAB for Windows versão 7.0 da Math Works, que servirá de base para subsidiar o desenvolvimento de modelos de sistemas de tratamento de efluentes industriais e a predição do volume do lodo gerado no final do processo de tratamento de efluente da Indústria. Conclui-se que é possível a melhoria da eficiência dos processos de tratamento de efluentes utilizando técnicas de inteligência artificial de modo prático para a resolução de problemas do mundo real.