O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo, produzindo a maior quantidade de resíduo em forma de bagaço, que atualmente é queimado na indústria para geração de energia elétrica, apesar de ainda possuir potencial para produzir outros compostos de maior valor agregado, como etanol de segunda geração, ácido lático, butanodiol e etc. Neste trabalho, foi avaliado o desempenho do pré-tratamento do bagaço de cana-de-açúcar utilizando peróxido de hidrogênio em meio alcalino. Com o intuito de retirar a lignina para liberar os carboidratos no meio, foram realizados experimentos variando a temperatura (25 graus Celsius – 45 graus Celsius) e concentração de peróxido de hidrogênio (1,5 por cento - 7,5 por cento) a pH 11,5 por 1 h em um shaker orbital a 100 rpm. O desempenho do pré-tratamento foi medido utilizando o método gravimétrico de Klason para quantificar a lignina, o HPLC para determinar as concentrações de xilose e glicose e o infravermelho para determinar mudanças na estrutura da biomassa. A análise de Klason indicou 45 graus Celsius /7,5 por cento como melhor condição de solubilização, com 75,4 por cento de solubilização, as análises de HPLC indicaram 45 graus Celsius/7,5 por cento como melhor condição para a obtenção de glicose com concentração de 1,66 g/L e 25 graus Celsius/7,5 por cento para obtenção de xilose com concentração de 0,82 g/L e as análises de FT-IR indicaram 25 graus Celsius /1,5 por cento como melhor condição de oxidação, com 66,9 por cento de oxidação de lignina. Para cada análise, foi proposto um modelo de rede neural artificial. A rede das análises de Klason teve a topologia trainlm/logsig/4 com SSE 0,00723 e R2 0,995, a rede das análises de glicose teve topologia trainlm/logsig/4 com SSE 0,0328 e R2 0,97384, a rede das análises de xilose teve topologia trainlm/logsig/5 com SSE 0,289 e R2 0,87441 e a rede das análises de FT-IR teve topologia trainlm/logsig/5 com SSE 0,0316 e R2 0,98414.