Recentment, el procés de tractament foto-Fenton ha demostrat ser molt eficaç en la degradació d’una àmplia gama de contminants orgànics, especialment farmaceutics i d’higiene personal, que són dificils de ser tractats per tractaments convencionals fisics, biologics i/o químics. No obstant, degut a la complexitat del procés, la tasca de modelització continua siguent objecte de debat. Els models disponibles, més utilitzats, son útils pels estudis experimentals del procés a escala laboratori i per rangs concrets de condicions inicials. Tot i així, no existeixen models fiables disponibles per l’ús d’aquests en línia en una escala de planta industrial, ja que no hi ha suficient temps ni recursos pel mostreig i anàlisi fora de linea experimental. Aquest treball investiga la modelització basada en dades del procés del tractament d’aigües foto-Fenton, que és un procés no lineal complex, pel que no existeix un model de principiss bàsics útil pel seguiment i control del procés. Aquests models empírics es poden utilitzar com a soft sensors a fi supervisar o predir el progres de la reacció, que es car per mesurar, com funció d’altres variables del sistema que es registren de forma continua, automàtica i barata, lo que redueix el cost de la presa de mostres i analisis d’aquestes. La tècnica de modelat basada en dades utilitzada en aquest projecte és la Support Vector Regression. Un ejemple de simulació, com és la cinètica de primer ordre, s’utilitza primer per plantejar el problema, avaluar i validar el mètode de modelitzat i comprobar la seva robustessa. A continuació, la metodologia s’aplica a una planta de tractament foto-Fenton per modelar i predir el progrés de la degradació del contaminant. Els resultats obtinguts es mostren prometedores inclús quan només alguns punts d’entrenament estan disponbles, lo que es tradueix en un gran estalvi de temps i cost en la part experimental.