Nos mais variados espaços refrigerados, não é comum monitorizar-se as temperaturas do ar em todo o seu interior. Isto seria importante pois permitiria obter o campo de temperaturas do ar interior e, desta forma, conhecer-se a melhor localização para os produtos a serem conservados. Tal prende-se com o custo de implementação de tal processo bem como na dificuldade da localização dos sensores de temperaturas. Deste modo há necessidade de se poder prever, unicamente através da medição da temperatura do ar em alguns pontos e fazendo depois recurso a programas de simulação qual o campo de temperaturas do ar interior. Neste trabalho foi monitorizado um frigorífico doméstico e fez-se recurso a dois programas de simulação diferentes que permitem a visualização de todas as temperaturas do ar no seu interior: o programa comercial FLUENT e um segundo programa baseado numa Rede Neuronal Artificial (RNA) suportada por um Algoritmo Genético (GA). O pimeiro programa de simulação usa as equações da massa e do momento. Tem como dados de entrada os valores das temperaturas medidos nas paredes interiores do frigorífico sendo os dados de saída referentes aos campos de temperaturas do ar. O segundo programa é um modelo computacional que se baseia numa modelização simplificada das funções biológicas do cérebro. Os parâmetros de entrada são as coordenadas cartesianas dos pontos no interior do frigorífico e diversos instantes de tempo. Como parâmetros de saída tem-se a temperatura correspondente aos tempos considertados, sendo o modelo baseado numa rede neuronal que podem ser comparados com os valores obtidos pela via experimental.