Las RN proporcionan un método general para desarrollar modelos de predicción del indice carbonilo del poliestireno expandido. La ventaja principal de esta técnica, si se aplica convenientemente, radica en su capacidad para incorporar interacciones entre las variables sin necesidad de incluirlas a priori. En esta revisión hemos considerado fundamentalmente el modelo de red más sencillo. En la actualidad se trabaja con nuevos tipos de redes más potentes y que incorporan técnicas adicionales como son los algoritmos genéticos y los modelos híbridos. Con ello, se empieza a disponer de herramientas que se fundamentan en el cálculo intensivo y que desafían a los planteamientos estadísticos convencionales. A nuestro entender, lejos de representar una amenaza, estas técnicas proporcionan nuevos puntos de vista que pueden ayudar a obtener herramientas más eficaces en muchas aplicaciones prácticas. Así, el futuro no debería plantearse en términos de competencia entre estos nuevos métodos y la estadística, sino que debería contemplar su acercamiento y complementación para construir modelos de predicción que sean más válidos.
El modelo predictivo desarrollado puede reducir los tiempos e incluso costos de caracterización por Espectrometría Infrarroja con Transformada de Fourier (FTIR) para obtener el IC. Particularmente en donde no se tienen disponibles este tipo de equipos.
Trabajo a futuro se concentrara en disminuir el error para que la aproximación a la función sea aún mas exacta.