Cresce cada vez mais a quantidade de cenários e aplicações que necessitam de processamento e respostas em tempo real e que se utilizam de modelos matemáticos e de mineração de dados a fim de garantir o melhor suporte à tomada de decisão. Neste trabalho, propomos uma metodologia para processamento e clusterização de grandes volumes de fluxos, contínuos e infinitos, de dados com respostas em tempo real, através do uso de redes neurais artificiais conhecidas como mapas auto-organizáveis. Os experimentos e simulações foram realizadas em um ambiente de Cloud Computing sobre um conjunto de dados climáticos. Os resultados mostram a eficiência da proposta ao garantir que o modelo neural utilizado possa gerar respostas em tempo real para o processamento de Big Data.