El objetivo de este proyecto es obtener un sistema de detección que permita monitorizar simultáneamente la concentración de dos metales (Cu2+ y Ca2+) durante un proceso de biosorción. Para ello se trabaja con el concepto de la lengua electrónica, el uso de redes de sensores con selectividad cruzada y métodos matemáticos multivariable de reconocimiento de patrones o modelos para la interpretación de la señal de la red. Así se establece un modelo de respuesta que proporcione la concentración de cada metal a partir de la respuesta de un conjunto de sensores potenciométricos. En primer lugar se construye la lengua electrónica, es decir, a partir de un conjunto de patrones mezcla de los dos metales a estudiar y de la señal que estos producen se determina el modelo de respuesta mediante el uso de redes neuronales artificiales. Esto se hace usando un software específico para este tipo de tratamiento (EasyNN-Plus) y un complemento de un programa de cálculo numérico (Neural Network Package para Octave). Una vez desarrollado el modelo de respuesta, este se aplica a los datos obtenidos en un experimento de adsorción de una disolución de Cu2+ en raspo de uva, con la presencia de Ca2+ en el flujo de salida. Para esta aplicación se usan los modelos elaborados con cada programa con el fin de comparar los resultados en cada caso. Además, se usa la espectroscopia de absorción atómica (AAS) para la determinación de Cu+2 en el flujo de salida y así comparar la predicción del modelo con un método analítico de referencia. El uso de los programas mencionados ha permitido obtener un modelo con el que calcular la concentración de Cu2+ y Ca2+ a partir de la respuesta de un conjunto de sensores potenciométricos, de manera que ha sido posible seguir la evolución del proceso de biosorción para ambos metales de forma simultanea. Los resultados obtenidos para el Cu2+ se ajustan adecuadamente a los valores proporcionados por el método de referencia, y para ambos iones, los resultados concuerdan con lo esperado.