[pt] A humanidade está vivenciando a Quarta Revolução Industrial, caracterizada pela implementação global da internet, utilização de inteligência artificial e automatização dos processos. Este último é de grande importância para indústria química, uma vez que seu desenvolvimento possibilitou um aumento significativo da quantidade de dados armazenados diariamente, o que gerou uma demanda para análise desses dados. Este enorme fluxo de informações tornou o sistema cada vez mais complexo com uma aleatoriedade de falhas no processo que se identificadas poderiam ajudar a melhorar o processo e evitar acidentes. Uma solução ainda pouco comum na indústria, porém com grande potencial para identificar estas falhas de processo com excelência, é a emergente inteligência artificial. Para lidar com esta questão, o presente trabalho realiza a detecção e identificação de falhas em processos industriais através da modelagem de redes neurais artificias. O banco de dados foi obtido através do uso do benchmark de processo Tennessee Eastman, implementado no Software Matlab 2017b, o qual foi projetado para simular uma planta química completa. A enorme quantidade de dados gerados pelo processo tornou possível a simulação em um contexto de Big Data. Para modelagem dos dados, foram tanto aplicadas redes neurais tradicionais feedforward, quanto redes recorrentes: Rede de Elman e Echo State Network. Os resultados apontaram que as redes feedforward e de Elman obtiveram melhores desempenhos analisados pelo coeficiente de determinação (R2). Assim, o primeiro modelo obteve melhor topologia com 37x60x70x1, algoritmo de treinamento trainlm, funções de ativação tansig para as duas camadas intermediárias e camada de saída ativada pela purelin com R2 de 88,69 por cento. O modelo da rede de Elman apresentou sua melhor topologia com 37x45x55x1, algoritmo de treinamento trainlm, funções de ativação tansig para as duas camadas intermediárias e camada de saída ativada pela função purelin com R2 de 83,63 por cento. Foi concluido que as redes analisadas podem ser usadas em controle preditivo de falhas em processos industriais, podendo ser aplicadas em plantas químicas no futuro. / [en] Humanity is experiencing the 4th Industrial Revolution, characterized by the global implementation of the internet, use of artificial intelligence and automation of processes. The last one is of great importance for the chemical industry, since its development allowed a significant increase in the amount of data stored daily, which generated a demand for the analysis of this data. This enormous flow of information made the system more and more complex with a randomness of process faults that if identified could help improve the process and prevent accidents. A solution not yet common in industry, but with great potential to identify these process faults with excellence, is the emergent artificial intelligence. To deal with this issue, the present work performs fault detection and diagnosis in industrial processes through artificial neural networks modeling. The database was obtained using the benchmark of processes Tennessee Eastman, implemented in Matlab 2017b Software, which is designed to simulate a complete chemical plant. The huge amount of data generated by the process made it possible to simulate in a Big Data context. For data modeling, were applied both traditional feedforward neural networks as well as recurrent networks: Elman Network and Echo State Network. The results indicated that the feedforward and Elman networks obtained better performances analyzed by the determination coefficient (R2). Thus, the first model obtained the best topology with 37x60x70x1, trainlm as training algorithm, tansig as activation functions for the two intermediate layers and output layer activated by the purelin function with R2 of 88.69 percent. The Elman network model presented its best topology with 37x45x55x1, trainlm as training algorithm, tansig as activation functions for the two intermediate layers and output layer activated by purelin function with R2 of 83.63 percent. It was concluded that the analyzed networks can be used in predictive control of fault in industrial processes and can be applied in chemical plants in the future.