A classificação do mel depende da matéria prima utilizada, sendo importante na valorização e identificação do produto. A caracterização pode ser obtida pela análise de parâmetros físico-químicos. Neste trabalho foram diferenciadas 25 amostras de mel floral e melato, por meio do método de Kirkwood. Foi desenvolvido um modelo neural com redes do tipo multilayer percentron, algoritmo de aprendizagem backpropagation e um sistema de fácil operação para utilização pelos apicultores. Dessa forma, foi possível verificar a eficiência das redes em classificar o mel com precisão de 100%, utilizando parâmetros de pH e açúcar redutor que são determinados de forma simples, barata e rápida. Palavras-chave: Inteligência artificial. Modelagem. Caracterização. Mel de melato.
