Os polissacarídeos constituintes da biomassa lignocelulósica podem ser beneficiados através de processos industriais. Entretanto, para manipulá-los é necessário que a biomassa seja submetida ao processo de pré-tratamento. Esta é uma das etapas mais caras e relevantes para a disposição e aplicação das frações lignocelulósicas. O presente estudo consiste em uma investigação detalhada do processo de pré-tratamento da biomassa lignocelulósica com H2O2, a qual foi realizada através de tecnologias inteligentes que viabilizaram a otimização deste processo. Ferramentas de inteligência artificial revelam-se vantajosas na solução dos gargalos associados aos avanços tecnológicos. Possibilitam a modelagem matemática de um processo com máxima eficiência, otimizando sua produtividade, transformando dados experimentais em informações úteis e demonstrando as infinitas possibilidades das relações das variáveis envolvidas. As variáveis independentes estudadas foram a temperatura (25 – 45 graus Celsius) e a concentração de peróxido de hidrogênio (1.5 – 7.5 porcento m/v). Técnicas analíticas qualitativas (Raman e FTIR) e quantitativa (Método de Klason) foram aplicadas para produzir um banco de dados referente a extração da lignina com H2O2, o qual foi utilizado no desenvolvimento de modelos neurais aplicando Redes Neurais Artificiais (ANN, do inglês Artificial Neural Networks) e Sistema de Inferência Adaptativa Neuro-Difusa (ANFIS, do inglês Adaptive neuro fuzzy inference system). E modelos polinomiais, os quais tiveram seus parâmetros estimados por Algoritmos Genéticos (GA, do inglês Genetic Algorithms). Os modelos desenvolvidos conseguiram predizer: o Teor de Lignina Extraída (porcento) por Espectroscopia Raman, o Teor de Lignina Oxidada (porcento) por FTIR, o Teor de Lignina Residual (porcento) pelo Método de Klason, e por último, dois modelos para a comparação da resposta analítica qualitativa com a resposta analítica quantitativa. Os modelos polinomiais, que tiveram seus parâmetros estimados por GA foram avaliados estatisticamente através da ANOVA e pelo coeficiente de correlação (R2). E os modelos neurais desenvolvidos foram avaliados pelo coeficiente de correlação (R2), número de parâmetros e índices de erro (SSE, MSE e RMSE). Para cada modelo polinomial e neural proposto, quando coerente, superfícies de resposta e curvas de contorno foram plotadas permitindo a identificação da região operacional mais indicada para a realização do pré-tratamento com H2O2. Dentre as estratégias inteligentes propostas, os modelos desenvolvidos com ANN mostraram-se mais eficientes para as predições relacionadas à extração da lignina.