L'efficacia del biochar in applicazioni cruciali come il sequestro di carbonio e l'adsorbimento di inquinanti dipende in modo critico dalla sua struttura carboniosa interna, una proprietà complessa da caratterizzare e correlare. Il presente lavoro propone un metodo innovativo e non supervisionato basato sull'Intelligenza Artificiale (AI) per trasformare i dati grezzi della Spettroscopia Raman in criteri decisionali automatizzati. Utilizzando un Autoencoder Denso precedentemente validato per l'analisi dei materiali carboniosi, abbiamo estratto le firme spettrali archetipiche, denominate "Pseudo-Spettri", da un insieme di spettri rumorosi e variabili. Il clustering nello spazio latente ha identificato quattro distinti gruppi strutturali. Sulla base di queste classi, stabiliamo una regola di certificazione strutturale: i campioni di biochar che mappano sugli pseudo-spettri grafitizzati (Cluster 2 e 3) sono classificati come idonei per la stabilità a lungo termine e la mitigazione climatica, mentre quelli che mappano sugli pseudo-spettri disordinati/amorfi (Cluster 0 e 1) sono etichettati come ottimali per la reattività superficiale e l'adsorbimento ambientale. Questo approccio dimostra che l'AI non solo risolve il problema del denoising spettroscopico, ma fornisce anche uno strumento rapido, oggettivo e scalabile per la valutazione automatica dell'idoneità del biochar per specifiche applicazioni.