O presente trabalho teve como objetivo tipificar, com base em parâmetros físico-químicos, o mel proveniente da microrregião de Campos do Jordão e verificar como as amostras de méis se agrupam em função da época de produção (verão e inverno). Foram obtidas 30 amostras de mel fornecidas por apicultores dos quatro municípios da referida microrregião, correspondentes aos dois períodos de colheita de mel: novembro a fevereiro; julho a setembro, durante os anos de 2007 e 2008 (n = 30). Foram realizadas as análises físico-quimicas de acidez total, pH, umidade, atividade de água, densidade, aminoácidos, cinzas, cor e condutividade elétrica, identificando-se os padrões físico-químicos dos méis das duas épocas de produção. Em seguida, procedeu-se uma análise de agrupamento de dados por meio do algoritmo k-médias, que agrupou as amostras em duas classes (verão e inverno). Assim, realizou-se um treinamento supervisionado de uma rede neural artificial (RNA), utilizando o algoritmo backpropagation. De acordo com a análise, o conhecimento adquirido por meio das RNAs, classificou as amostras com 80% de acerto. Observou-se que as RNAs se revelaram uma ferramenta eficiente no sentido de agrupar as amostras de mel da microrregião de Campos do Jordão de acordo com suas características físico-químicas, em função dos diferentes períodos de produção.