Las reacciones biológicas son complejas, difíciles en cuanto a su medición y a la creación de modelos, y sensibles a las condiciones operativas. los métodos como las redes neurales artificiales junto con la lógica polivalente han demostrado ser capaces de caracterizar estas reacciones en un biorreactor. Sin embargo, las redes neurales son dispositivos de "caja negra", requieren datos voluminosos y cuidadosamente seleccionados, y tienen una capacidad limitada de extrapolación.

A fin de superar estas limitaciones y tener mayor fidelidad con respecto a las rdes de reacción, se pueden combinar modelos matemáticos de algunos aspectos con redes neurales de otros aspectos a fin de generar redes neurales híbridas (HNN). Sin embargo, no hay un diseño único de una HNN para una aplicación dada y es necesario examinar arquitecturas que compiten a fin de seleccionar la más adecuada. Para algunas arquitecturas comunes aplicadas a biorreactores, se consideran estos aspectos con el ejemplo de la   hidrólisis enzimática de la penicilina G.

* Tomado de Biotech Lab International Vol. 6 No. 3 : 5-6/2001. Título original: Hybrid Neural Networks: Applications to Biologic Reactors by Pratap R. Patnaik, Ph.D., FIIChE, FIE.