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Essencial a todas as formas de vida, a água é um importantíssimo recurso natural do planeta Terra. Sua grande demanda, aliada ao seu uso irracional, fazem com que metodologias eficientes para o tratamento desse recurso sejam necessárias. Nesse contexto, as etapas de coagulação e floculação exercem um papel fundamental nas Estação de Tratamento de Águas, uma vez que estas preparam a água bruta para a aplicação do processo de clarificação seguinte (como a flotação por ar dissolvido, por exemplo). Neste projeto, foi desenvolvido um modelo matemático empírico baseado em redes neurais artificiais capaz de predizer a dosagem ideal do agente coagulante e do agente floculante que deve ser aplicada no estágio de coagulação e floculação de um protótipo de flotação por ar dissolvido (FAD). O modelo obtido apresentou comportamento satisfatório e elevado coeficiente de correlação igual a r=0,98, além de ter se mostrado mais eficiente que o modelo de ajuste linear aplicado aos dados experimentais (r=0,94). Assim, o modelo pôde ser considerado uma ferramenta bastante útil e prática, que reduz a necessidade de realização de testes de jarro para a execução de ensaios no protótipo de FAD durante a utilização de efluentes de mistura de água e saibro.