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Este estudo investiga as capacidades do “Adaptative-Network-Based Fuzzy Inference System” (ANFIS), que é uma ferramenta que combina redes neurais e lógica fuzzy, para ajustar um modelo de crescimento populacional logístico de Verhulst. Assim, neste trabalho são utilizados dados sintéticos para fornecer um ajuste de curva do crescimento logístico populacional e do parâmetro de taxa de crescimento. Por meio dos gráficos produzidos são apresentadas interpretações biológicas
dos antecedentes, dados por conjuntos fuzzy Gaussianos, e dos consequentes, dados por funções lineares obtidas pela inferência de Takagi-Sugeno, gerados pelo ANFIS. Por fim, é apresentada uma extensão do modelo logístico para visualizar uma superfície representativa da taxa de crescimento e sua aproximação mediante o ANFIS.
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