Esta investigación profundizó en las propiedades energéticas de los catalizadores sintetizados a partir de lodos residuales de las industrias textil, galvánica y de curtido. El proceso experimental consistió en un tratamiento térmico inicial para activar sus propiedades catalíticas y un análisis térmico mediante calorimetría diferencial de barrido (DSC). Esta técnica permitió investigar el comportamiento térmico de los materiales en función de la temperatura, que osciló entre 142 y 550 grados C, controlando efectivamente las tasas de calentamiento y las condiciones de presión. Los datos recopilados fueron la base para construir modelos de calor específico a través de regresión polinómica utilizando el método de mínimos cuadrados. Estos modelos se utilizaron posteriormente para estimar las variaciones en la entalpía y la entropía tanto del lodo como de los catalizadores mediante integración. Los modelos de calor específico se caracterizaron principalmente por polinomios de tercer grado que representaron con precisión el comportamiento térmico de las muestras, considerando las variaciones en sus propiedades fisicoquímicas que lo influenciaron. Los catalizadores derivados de lodos residuales de la industria textil exhibieron los modelos con el ajuste estadístico más robusto. Al mismo tiempo, los catalizadores de la industria galvánica mostraron similitudes notables con los datos bibliográficos en varios puntos de temperatura. Los modelos matemáticos determinaron el calor específico (Cp) como función de la temperatura, que, a su vez, se utilizó para estimar las variaciones de entalpía y entropía en el lodo y los catalizadores en estudio. El valor más alto de entalpía correspondió al lodo y al catalizador obtenidos de la industria de curtido, con un Cp de 5.60 J/g-K a 603 K y 2.45 J/g-K a 445.6 K. Finalmente, los polinomios de tercer grado mostraron los mejores modelos matemáticos ya que (1) consideraron las variaciones en las propiedades fisicoquímicas que intervinieron en el comportamiento de Cp en función de la temperatura; (2) presentaron un mejor ajuste estadístico; y (3) mostraron consistencia con la información existente en la literatura para las industrias textil y galvánica.