Uno de los factores esenciales en el entorno de la zona de raíces que afecta el crecimiento de las plantas es la temperatura. Determinar la condición óptima de temperatura en la zona de raíces en un sistema hidropónico durante el cultivo podría llevar a una mejora en el crecimiento de las plantas. Una estrategia de control óptima puede determinarse identificando el proceso eco-fisiológico utilizando un modelo dinámico. Sin embargo, es difícil desarrollar un modelo dinámico de las respuestas del crecimiento de las plantas a la temperatura de la zona de raíces porque los procesos eco-fisiológicos de las plantas son bastante complicados. Proponemos un enfoque inteligente que puede lidiar con este sistema complejo. Las redes neuronales autoregresivas no lineales con entrada exógena (NARX) se utilizaron para desarrollar un modelo dinámico de las respuestas del crecimiento de las plantas a la temperatura de la zona de raíces. Las respuestas del crecimiento de plantas de chile afectadas por la temperatura de la zona de raíces se midieron durante 60 días de cultivo dentro de una cámara de crecimiento utilizando un sistema continuo y no destructivo basado en una celda de carga. Se obtuvieron cinco conjuntos de datos de respuestas dinámicas del crecimiento de las plantas para la identificación del sistema. Los resultados sugieren que la aplicación de una red neuronal es útil para modelar la respuesta dinámica del crecimiento de las plantas a la temperatura de la zona de raíces en el cultivo hidropónico, con un rendimiento prometedor.