Como una especie de líquido orgánico de alto contenido de oxígeno producido durante la pirólisis de biomasa, el vinagre de madera posee un valor industrial significativo debido a su rica composición de ácido acético, fenoles y otros compuestos bioactivos. En este estudio, exploramos la aplicación de modelos avanzados de aprendizaje automático en la optimización del proceso de destilación en doble columna para la producción de vinagre de madera, como los algoritmos de Random Forest. A través de la integración de la simulación de Aspen Plus y el aprendizaje profundo, se propone una estrategia de control adaptativa para mejorar la eficiencia de separación de los componentes clave bajo diversas condiciones de alimentación. Los resultados experimentales demuestran que el modelo de Random Forest exhibe una precisión predictiva superior a los métodos tradicionales de árboles de decisión, y se puede lograr un R de 0.9728 para la predicción de la concentración de fenol. Este sistema impulsado por IA puede proporcionar optimización de procesos en tiempo real, mejorando la eficiencia energética, estabilizando los rendimientos de los componentes y contribuyendo al avance de prácticas sostenibles dentro de la industria química de biomasa. Se anticipa que estos hallazgos ofrecerán valiosas ideas sobre la integración de los principios de química verde con sistemas de control inteligentes para facilitar el logro de los objetivos de la Industria 4.0 en la producción basada en bioproductos.