Las microalgas son agentes microbianos de múltiples propósitos debido a su capacidad para secuestrar dióxido de carbono de manera eficiente y producir biomasa valiosa como proteínas y aceites de células individuales. La formulación y ajuste de los modelos cinéticos de microalgas pueden contribuir significativamente al diseño y operación exitosos de reactores de microalgas. Este trabajo tuvo como objetivo demostrar la capacidad del algoritmo de mapas autoorganizados (SOM) para elucidar los patrones de clasificación de parámetros en modelos de microalgas sujetos a variaciones estocásticas de las funciones de entrada forzadas, es decir, los niveles de concentración de componentes del influente del bioproceso. Estas variaciones estocásticas se implementaron en un quimiostato modelado con un modelo cinético de microalgas determinista que consiste en diez variables dependientes del tiempo y dieciocho parámetros del modelo. La metodología consta de dos etapas principales: (1) análisis de sensibilidad global (GSA) sobre la importancia de los parámetros del modelo con muestreo estocástico de las concentraciones de componentes del influente del bioreactor, y (2) entrenamiento de mapas autoorganizados en los conjuntos de datos de clasificación de parámetros del modelo derivados de los índices de GSA. Los resultados revelan que el análisis de componentes principales funcionales puede proyectar al menos el 99% de los patrones dinámicos dependientes del tiempo de las variables del modelo sobre funciones base de B-splines. Los planos de componentes para los SOM de red hexagonal revelan que las clasificaciones de sensibilidad de algunos parámetros en el modelo de algas probadas pueden ser estables en un amplio rango de variaciones en los niveles de concentraciones de componentes del influente. Por lo tanto, el SOM puede ser utilizado para revelar las tendencias en arreglos de datos multidimensionales que surgen de la implementación de GSA de modelos cinéticos bajo perturbaciones estocásticas de las funciones de entrada forzadas.