Parte I. Fundamentos.

Las redes neuronales artificiales en química analítica (Hernández C., Edwin A.; Ávila G., Rita M.; Rivas E., Francklin I.) Resumen La cantidad de datos que pueden generar los cada vez mas sofisticados equipos de análisis instrumental, así como el tiempo que puede tomar la interpretación de los mismos, pueden a menudo abrumar a cualquier químico analítico. Es por ello que se hace necesario el empleo de herramientas para análisis y procesamiento de datos igualmente poderosas. Las redes neuronales artificiales multi-capas entrenadas con el algoritmo de retro-propagación, se cuentan entre el grupo de las llamadas técnicas de computación inteligente disponibles para tal fin. El propósito del presente trabajo es discutir, de forma general, los fundamentos y capacidades del tipo de red neuronal artificial previamente mencionada, así como los problemas asociados al use de la misma. Abstract The amount of data that can be obtained from the increasingly sophisticated analytical instrumentation, and hence the time involved in its interpretation may often overwhelm the analytical chemist. It is therefore necessary the use of equally powerful analysis and processing tools. Multi-layer artificial neural networks trained with the backpropagation algorithm are among the so-called intelligent computation techniques available for such purpose. The aim of this work is presenting an overview of the foundations and capacities of the aforementioned type of artificial neural network, as well as the problems associated with its use. Artículo Publicado en: la Revista de la Sociedad Venezolana de Química. Volumen 26 Nº 2, octubre-diciembre 2003.ehernandez@ucla.edu.veritaavila@ucla.edu.verivas@ula.veNivel monográfic