El documento presenta los datos sobre la extracción de fracciones lipídicas de la grasa cruda de animales de caza en hibernación. El procesamiento de materias primas valiosas debe ser maximizado. Para este propósito, se utilizan varios métodos de fundición. Como resultado de la exposición a la temperatura, la parte proteica de la grasa cruda sufre cambios significativos. La proteína se desnaturaliza bajo la influencia de la temperatura, y la escoria formada durante el proceso de fundición absorbe y retiene hasta el 30% de la grasa. Los autores proponen el uso de preparaciones enzimáticas proteolíticas para una extracción más completa de grasas, ya que las enzimas hidrolizan la proteína en compuestos de menor peso molecular tanto antes como durante el proceso de fundición. El experimento demostró que el método biocatalítico permite alcanzar un rendimiento de grasa de más del 95%. El mejor resultado se puede obtener si la fundición se lleva a cabo en parámetros óptimos, que pueden definirse utilizando un modelo matemático. La modelización matemática se llevó a cabo utilizando una red neuronal artificial. Durante el estudio, se diseñó una red neuronal completamente conectada; tenía ocho capas ocultas con 64 neuronas en cada una, y su precisión se midió mediante el error relativo medio, que ascendió al 5.16%. Con la ayuda de la red, se determinaron los valores óptimos de concentración aplicada, temperatura y duración de la fundición, en los que se logra un rendimiento de grasa de más del 98% para cada preparación enzimática. Después de eso, los valores obtenidos fueron confirmados experimentalmente. Así, el estudio mostró la eficiencia del uso de redes neuronales artificiales para modelar el método biocatalítico de extracción de lípidos.