İmalat teknolojisinde, malzemenin kullanılabilirliğini ve maliyetleri etkileyen en önemli hususların başında ürün yüzey kalitesinin belirlenmesi gelmektedir. Bu nedenle imalat aşamasından önce en uygun yüzey pürüzlülüğü değerlerini belirlemek için değişik modeller geliştirmişlerdir. Bu çalışmada, endüstride önemli yer tutan tornalama işlemlerindeki uygun pürüzlülük değerlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için Regression Modeli (RM) ve yapay zeka tekniği olan Yapay Sinir Ağı (YSA) ayrı ayrı kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu iki ayrı model için giriş parametreleri; uç radyüsü (r), yaklaşma açısı (κ), talaş açısı (γ) ve çıkış parametresi; yüzey pürüzlülüğü (Ra) olarak kullanılmıştır. Bu modellemeler ile yüzey pürüzlülük değerleri tahmin edilmiştir. Deneysel veriler ile geliştirilen YSA ve RM modellerinden elde edilen veriler istatistiksel olarak karşılaştırıldığında, tasarlanan modellerin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür (P0.001). YSA ve RM ile elde edilen veriler deneysel veriler ile ayrı ayrı karşılaştırıldığında ise YSA ile elde edilen verilerin deneysel verilere RM ile elde edilen verilerden daha yakın olduğu ve yüzey pürüzlülük tahmini için kullanılabileceği görülmektedi
