OBJETIVO: Comprovar a eficiência das redes neurais artificiais (RNA) na predição de propriedades de equilíbrio do sistema binário água-1-butanol. MÉTODOS: Obter dados para as faixas de composição do sistema às pressões de 380, 600 e 900 mmHg pelo método NRTL e 760 mmHg via literatura experimental. Dividir o conjunto de dados para treinamento, validação e testes, para o equilíbrio líquido-vapor isobárico. Realizar o desenvolvimento da estrutura da RNA em ambiente MATLAB® variando o número de neurônios da camada oculta até a divergência do erro quadrático médio (MSE), sendo o erro calculado entre o valor dado pela rede e o valor experimental. RESULTADOS: A melhor topologia que atende ao sistema em uso foi com 5 neurônios na camada oculta, verificando-se ótima correlação e pouca divergência para a temperatura e uma correlação satisfatória para a fração molar. CONCLUSÕES: Foi possível comprovar a eficiência das RNAs na predição de propriedades termodinâmicas para o sistema água-1-butanol, dada a proximidade dos dados calculados com os experimentais. As RNAs mostram-se eficientes quanto a predição de dados estranhos ao treinamento, mas que componham de forma intermediária esse mesmo conjunto.