Por Mateus Vinícius Carvalho Simões, Gaby Patrícia Terán Ortiz (gaby.ortiz@ifmg.edu.br)

A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma tecnologia promissora para modernizar a cadeia produtiva de alimentos, oferecendo soluções para desafios relacionados ao controle de qualidade, desenvolvimento de produtos, segurança dos alimentos e sustentabilidade. Fundamentada em algoritmos que simulam a capacidade humana de aprender, reconhecer padrões e tomar decisões, a IA é capaz de analisar grandes volumes de dados com rapidez, eficiência e precisão, contribuindo para inovações em diversos segmentos da indústria alimentícia.

Entre as aplicações mais relevantes da IA destaca-se o uso de modelos preditivos, desenvolvidos a partir de métodos supervisionados e não supervisionados (Figura 1). Os métodos supervisionados baseiam-se no aprendizado a partir de exemplos previamente classificados, permitindo que a IA identifique ou categorize novos dados. Por exemplo, é possível treinar um modelo para reconhecer alimentos contaminados com base em amostras previamente rotuladas como “seguro” ou “contaminado”.

Figura 1. Tipos de aprendizado de máquina: métodos supervisionados e não supervisionados.
Fonte: Gerado por IA (Gemini, 2026).

Os métodos não supervisionados permitem que a IA identifique, de forma autônoma, padrões ou agrupamentos em dados não rotulados. Um exemplo é a separação de alimentos em grupos com características semelhantes, como cor e formato, com o objetivo de automatizar a triagem em linhas de produção, mesmo sem conhecimento prévio das categorias que serão formadas.

Dentre as aplicações, destacam-se metodologias voltadas à predição da capacidade antioxidante em diferentes matrizes alimentares. Em um estudo recente, foi utilizado um banco de dados de flavonoides (antioxidantes presentes em frutas, vegetais e grãos) para prever a capacidade antioxidante em diferentes sistemas alimentares. Para o desenvolvimento do modelo preditivo, foram empregadas informações químicas e estruturais desses compostos, como propriedades de ligação interatômica, tamanho molecular e outras características estruturais relevantes. Com esses dados, foi possível construir um modelo com excelente desempenho na predição da atividade antioxidante em sistemas alimentares, demonstrando alta capacidade de estimar resultados experimentais com base apenas na estrutura química dos flavonoides.

A IA também tem sido aplicada na detecção de fraudes alimentares. Em um estudo focado na avaliação da qualidade do leite, foi proposto um método baseado em ultrassom para medir como o som se comporta ao atravessar o leite. A velocidade e a intensidade com que as ondas sonoras se propagam mudam conforme a quantidade de água e gordura presente. Essas medições foram usadas como variáveis de entrada em um algoritmo capaz de classificar a qualidade da amostra e identificar, de forma eficiente, a adulteração por adição de água.

As aflatoxinas são substâncias tóxicas produzidas por determinados fungos que podem contaminar alimentos como grãos, nozes e amêndoas. Devido aos riscos à saúde, sua presença nos alimentos é rigorosamente monitorada. Um estudo desenvolveu um dispositivo portátil que utiliza espectroscopia de fluorescência (técnica que mede a luz emitida naturalmente por determinadas moléculas quando excitadas) associado a algoritmos de inteligência artificial que analisam automaticamente esses sinais luminosos e identificam padrões indicativos de contaminação. Esse sistema permite detectar aflatoxinas de forma rápida e sem comprometer a integridade do alimento. O dispositivo apresentou taxa de acerto de 94% na identificação de amêndoas contaminadas e conseguiu detectar toxinas em concentrações tão baixas quanto 6,4 ng/g.

Apesar do potencial, a transição para uma análise de alimentos amplamente baseada em IA ainda enfrenta obstáculos, como desafios econômicos, técnicos e humanos. Assim, tendências futuras apontam para a construção de um sistema alimentar mais inteligente, integrado e sustentável, capaz de responder às crescentes demandas globais por eficiência e qualidade na produção de alimentos.