Este artigo apresenta uma nova abordagem de monitoramento e gerenciamento da solução nutritiva em sistemas hidropônicos, com a integração de sensores eletrônicos e inteligência artificial (IA), contrastando-a com os métodos tradicionais. O objetivo é destacar as melhorias, tais como o aumento da produtividade, ganhos nutricionais e redução dos custos de produção com fertilizantes e desperdícios de recursos. Nos sistemas convencionais de hidroponia, o monitoramento envolve checagens periódicas dos parâmetros físico-químicos da solução, como Potencial Hidrogeniônico (pH), condutividade elétrica (EC), oxigênio dissolvido (DO), total de sólidos dissolvidos (TDS), temperatura e salinidade. Ajustes são normalmente feitos adicionando substâncias para corrigir desequilíbrios, como ácidos ou bases para o pH, ou sais para a EC. Entretanto, a referida correção é feita de forma equivocada, agregando substâncias à solução nutritiva, tratando sempre a consequência do desequilíbrio e não as suas causas. O modelo proposto coleta os mesmos parâmetros, mas esses são utilizados como entradas em um modelo de aprendizado de máquina, treinado por uma grande quantidade de resultados de ensaios laboratoriais de amostras de soluções nutritivas, que devolvem como saída, a estimativa das concentrações de macro e micro nutrientes presentes na solução com uma margem de erro aceitável. Os resultados preliminares mostram que esse método melhora a eficiência da solução nutritiva, reduz custos com fertilizantes e aumenta a produtividade e qualidade nutricional das plantas. A implementação desse modelo pode significar um avanço na agricultura de precisão, levando a sistemas mais eficazes, sustentáveis e adaptados às necessidades nutricionais das plantas.