En este artículo se presenta el diseño e implementación de una herramienta de identificación inteligente para la obtención de modelos neuronales a partir de datos experimentales de sistemas no lineales. Se presentan algunos algoritmos de identificación implementados en funciones de MATLAB y se aplican a sistemas no lineales de múltiples entradas y múltiples salidas para sistemas de control neuronal. Se validan las redes obtenidas por tres métodos diferentes. Se aplica la identificación inteligente en dos casos de estudio, una planta de destilación y un secador industrial con buenos resultados de ajuste.