A indústria 4.0 impulsionou o desenvolvimento de novas tecnologias para atender as demandas atuais do mercado. Uma dessas novas tecnologias foi a incorporação de técnicas de inteligência computacional no cotidiano da indústria química. Neste âmbito, este trabalho avaliou o desempenho de controladores baseados em aprendizado por reforço em processos químicos industriais. A estratégia de controle interfere diretamente na segurança e no custo do processo. Quanto melhor for o desempenho dessa estrategia, menor será a produção de efluentes e o consumo de insumos e energia. Os algoritmos de aprendizado por reforço apresentaram excelentes resultados para o primeiro estudo de caso, o reator CSTR com a cinética de Van de Vusse. Entretanto, para implementação destes algoritmos na planta química do Tennessee Eastman Process mostrou-se que mais estudos são necessários. A fraca ou inexistente propriedade Markov, a alta dimensionalidade e as peculiaridades da planta foram fatores dificultadores para os controladores desenvolvidos obterem resultados satisfatórios. Foram avaliados para o estudo de caso 1, os algoritmos Q-Learning, Actor Critic TD, DQL, DDPG, SAC e TD3, e para o estudo de caso 2 foram avaliados os algoritmos CMA-ES, TRPO, PPO, DDPG, SAC e TD3.