Este estudio tiene como objetivo aproximar el contenido óptimo de sulfato en el cemento, aplicando la maximización de la resistencia a compresión como criterio para el cemento producido en fábricas industriales. El diseño incluye pruebas en cuatro tipos de cemento que contienen hasta tres componentes principales y pertenecen a tres clases de resistencia. Desarrollamos relaciones que correlacionan la resistencia a 7 y 28 días con el contenido de sulfato y clínker del cemento (CL), así como la composición mineral del clínker (silicato tricálcico, CS, aluminato tricálcico, CA). Correlacionamos la resistencia con la relación %SO/CL y las relaciones moleculares MSO/CS y MSO/CA. La etapa de procesamiento de datos demostró que las redes neuronales artificiales (ANNs) se ajustan mejor a la distribución de los resultados que una función parabólica, proporcionando modelos confiables. El valor óptimo de %SO/CL para la resistencia a 7 y 28 días fue de 2.85 y 3.00, respectivamente. En cuanto a las relaciones de SO en las fases minerales para la resistencia a 28 días, los mejores valores fueron MSO/CS = 0.132-0.135 y MSO/CA = 1.55. Implementamos algunas de las ANNs para obtener un amplio intervalo de valores de variables de entrada. Así, las aproximaciones del óptimo de SO utilizando ANNs tuvieron una aplicación relativamente amplia en el control de calidad diario de la planta, al menos como guía para el diseño experimental. Finalmente, investigamos el impacto de la incertidumbre de SO en la varianza de la resistencia a 28 días utilizando el método de propagación de errores.