As técnicas de Redes Neurais são apresentadas no contexto de Inteligência Artificial incluindo:

Sistemas Fuzzy [Nebulosos], Algoritmos Genéticos e Sistemas Fuzzy-Neurais. A abordagem utilizada para introdução dos conceitos foi baseada no apontamento das similaridades com o Neurônio Neural. Foram ainda selecionadas e apresentadas diversas técnicas estatísticas de uso corrente na interpretação dos dados de poluição do ar e, sempre que disponível, estudos comparativos com as Redes Neurais. Foi observado que as Redes Neurais em geral oferecem melhores resultados. Quando ambas as técnicas, Redes Neurais e técnica convencional são aplicadas, uma complementa a outra e atinge-se a eficácia na solução do problema.

Aplicações de Redes Neurais em poluição do ar foram selecionadas e apresentadas e incluem as áreas de:

processo de identificação de partículas, identificação de fontes de poluição atmosférica, Balanço Químico de Massas e Modelo de Receptor, análise e interpretação de dados, previsão de concentrações e análise de riscos à saúde. O Perceptron de Multi-Níveis é a tipologia de redes neurais mais comum nos trabalhos, muito embora a poluição do ar tenha características espaço-temporais. Uma tipologia de Rede Neural espaço-temporal é sugerida para efetuar a previsão de concentrações do monóxido de carbono na cidade de São Paulo - Brasil. Um Sistema Fuzzy-Neural para previsão de episódios críticos devido ao monóxido de carbono também é preciso. Uma relação dos aplicativos comerciais disponíveis para trabalhar com Redes Neurais é apresentada para incentivar futuras aplicações