A simulação de equipamentos industriais tem sido utilizada na predição do comportamento de processos químicos diante de perturbações, auxiliando o desenvolvimento de estratégias de controle mais eficientes. Devido ao esforço computacional para a solução dos modelos fenomenológicos em tempo real, as ferramentas de sistemas inteligentes, como as redes neurais artificiais (RNA), se apresentam como uma boa alternativa, visto que resolvem o problema da complexidade da modelagem fenomenológica por meio de modelos empíricos mais simples. As RNAs têm a capacidade de “aprender” o comportamento do processo ou equipamento através de um histórico de dados do seu funcionamento. Este trabalho mostrou a viabilidade de se utilizar RNAs na modelagem de uma coluna de dessorção de cloro de uma indústria de cloro-soda do estado de Alagoas. A RNA utilizada foi uma Multilayer Perceptron e a validação foi feita por engenheiros da unidade industrial e por modelos fenomenológicos do equipamento já conhecidos.