Para a previsão da condutividade térmica efectiva de compósitos de polímeros com enchimento metálico, foi utilizada uma rede neural de retropropagação com três camadas que está totalmente ligada à camada seguinte através dos pesos de ligação. As fracções de volume e as condutividades térmicas das fases contínua e dispersa foram utilizadas como parâmetros de entrada e foi obtida uma saída sob a forma de condutividade térmica efectiva dos compósitos poliméricos. As previsões resultantes da condutividade térmica efectiva pelas diferentes funções de treino da rede neural artificial estão de acordo com os dados experimentais disponíveis. As diferentes funções de treino da rede neural artificial demonstram a capacidade de utilizar as redes neurais artificiais para prever a condutividade térmica efectiva de vários tipos de materiais complexos adaptados.
