Resumo Para atingir a qualidade desejada no concentrado da flotação, numa usina de mineração de ferro, o operador tomava decisões com latência mínima de 2 horas, o equivalente ao tempo para recebimento de resultados da análise laboratorial. Um tempo morto tão elevado, tornava difícil colocar a planta em regime quando ocorria uma variação na alimentação da flotação ou na qualidade desejada. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi construir um sensor virtual capaz de estimar o teor SiO2 e permitir a atuação do operador em um período mais curto. A alta variabilidade na alimentação, adicionada às dificuldades inerentes da predição envolvendo séries temporais tornaram o projeto singular. Foram aplicadas técnicas de mineração de dados e seleção de features em uma base de 03 meses abrangendo variáveis da Flotação e também da Deslamagem, e obtiveram-se entradas para elaboração de 03 modelos de Machine Learning: Random Forest, GradientBoostedTrees e MultiLayerPerceptron. O Soft Sensor baseado em redes neurais artificiais se mostrou estatisticamente mais eficiente na etapa de teste. Na versão online, o baixo erro médio absoluto obtido comprovou a robustez do modelo, entregou agilidade para a operação e certificou o poder dessa abordagem em processos industriais com alta latência de resultados laboratoriais.
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