Hoy en día, se utilizan secadores industriales en lugar de métodos tradicionales para el secado. Al diseñar secadores adecuados para controlar el proceso de secado y alcanzar un producto de alta calidad, es necesario predecir la pérdida gradual de humedad durante el secado. Se han realizado pocos estudios para comparar modelos de capa delgada y modelos de redes neuronales artificiales sobre la cinética del secado de pistachos en un secador de gabinete. Con este fin, se estudiaron diez modelos matemático-experimentales con un modelo de red neuronal basado en los datos cinéticos del secado de pistachos. Los datos obtenidos fueron de un secador de gabinete evaluado a cuatro temperaturas de aire de entrada y diferentes velocidades de aire. Las semillas de pistacho se colocaron en una capa delgada sobre una lámina de aluminio en una bandeja de secado y se pesaron con una balanza conectada a la computadora en diferentes momentos. En la red neuronal, los datos se dividieron en tres partes: educativa (60%), validación (20%) y prueba (20%). Finalmente, se seleccionó el mejor modelo matemático-experimental utilizando un algoritmo genético y la mejor estructura de red neuronal para predecir la humedad instantánea en función del error cuadrático mínimo y el coeficiente de correlación más alto.