Este proyecto tiene como objetivo principal, estudiar, diseñar, desarrollar y validar una metodología de modelización de complejos procesos industriales que permita, por un lado, analizar e identificar las complejas dinámicas de dichos procesos, y por otro lado ofrecer un modelo eficiente, robusto y preciso que reproduzca el comportamiento del proceso a controlar. En el proyecto se diseñarán, en base a diferentes estructuras de redes neuronales artificiales, por un lado, una herramienta algorítmica de análisis de dinámicas de sistemas no lineales para prever su comportamiento a lo largo de sus puntos de equilibrio, y por otro lado, un modelo de estructura neuronal que garantice un comportamiento fiable y robusto en el ámbito de una estrategia de Control Predictivo Inteligente. Como reto tecnológico, en el proyecto se plantea la implementación de la arquitectura de la estrategia mencionada en plataformas Hardware in the Loop (HiL), haciendo uso de un PC industrial y un PAC. La propuesta se validará sobre dichas plataformas HiL, con una aplicación real relacionada con el sector metalúrgico (control de un proceso de laminación).