El ascenso del movimiento de la cerveza artesanal dentro de la industria cervecera puede atribuirse a su compromiso con sabores únicos y estilos innovadores. La fermentación de cultivos mixtos, celebrada por sus perfiles organolépticos novedosos, presenta un desafío de modelado debido a su compleja dinámica microbiana. Este estudio aborda la complejidad inherente de modelar la fermentación de cerveza de cultivo mixto mientras reconoce las limitaciones de monitoreo de condiciones de las cervecerías artesanales, como las tasas de muestreo fuera de línea esporádicas y los parámetros de medición limitados disponibles. Se propone una solución basada en datos, utilizando una Red Neuronal Recurrente Autoregresiva (AR-RNN) para facilitar la producción de cervezas fermentadas de cultivo mixto novedosas y replicables. Esta investigación identifica el tiempo desde la inoculación, la gravedad específica, el pH y la temperatura del líquido como parámetros del modelo cruciales y rentables para que las cervecerías artesanales los monitoreen fuera de línea. Es notable que el modelo de fermentación AR-RNN autoregresivo se genera utilizando datos multivariados de alta frecuencia, a diferencia de las mediciones intermitentes fuera de línea. Al emplear el marco AR-RNN autoregresivo entrenado, demostramos su sólida capacidad de pronóstico utilizando datos de entrada fuera de línea limitados, enfatizando su capacidad para capturar las complejas dinámicas de fermentación. Este enfoque basado en datos ofrece ventajas significativas, mostrando la precisión del modelo en diversas configuraciones de fermentación. Además, adaptar el diseño a las demandas únicas del mercado de la cerveza artesanal mejora significativamente las capacidades predictivas prácticas del modelo. Esto potencia la toma de decisiones matizada en la producción real de cerveza de cultivo mixto. Además, este modelo sienta las bases para estudios futuros, destacando posibilidades transformadoras para sistemas de control basados en modelos rentables en el sector de la cerveza artesanal.