Todos los simuladores de procesos modernos se basan en métodos termodinámicos para estimar propiedades físicas y calcular equilibrios de fase. Las propiedades críticas de componentes individuales o pseudo-componentes, que representan mezclas indefinidas, juegan un papel crucial en estos cálculos. Sin embargo, las composiciones químicas y características de los crudos, fracciones de petróleo y combustibles, que son mezclas muy complejas de hidrocarburos individuales, pueden variar significativamente dependiendo del crudo específico y del procesamiento involucrado. Por ejemplo, las fracciones de petróleo de destilación directa difieren de las obtenidas a través de procesos de craqueo debido a las diferencias en el contenido de hidrocarburos insaturados. En consecuencia, los métodos efectivos para predecir la temperatura y presión críticas deben tener en cuenta una amplia gama de escenarios composicionales. Para abordar este desafío, utilizamos una base de datos de 176 hidrocarburos individuales para evaluar las correlaciones existentes para los cálculos de temperatura y presión críticas. Se realizó un análisis intercriterial para evaluar las relaciones entre las diferentes variables que se utilizarán para las predicciones de temperatura y presión críticas. Además, propusimos nuevas correlaciones y modelos de ANN para estas propiedades y evaluamos su rendimiento. Nuestro estudio tiene como objetivo proporcionar modelos predictivos robustos que puedan estimar con precisión las propiedades críticas en diversas fracciones y composiciones de petróleo.