El carbón ha sido utilizado como la fuente de energía más común para las plantas de energía, ya que es relativamente barato y está fácilmente disponible. Gracias a estos beneficios, muchos países operan plantas de energía de carbón. Sin embargo, la combustión de carbón en la planta de energía de carbón emite contaminantes como óxidos de azufre (SO) y óxidos de nitrógeno (NO), que se sospecha que causan daños al medio ambiente y también son perjudiciales para los humanos. Por esta razón, la mayoría de los países han estado fortaleciendo las regulaciones sobre las industrias que consumen carbón. Por lo tanto, la planta de energía de carbón también debe seguir estas regulaciones. Este estudio se centra en la predicción de emisiones nocivas cuando el carbón se mezcla con carbones de alta y baja calidad durante la combustión en la planta de energía de carbón. La emisión de SO y NO se ve afectada por la relación de mezcla entre carbones de alta y baja calidad, por lo que es muy importante decidir la relación de mezcla de los carbones. Para decidir la mezcla de carbón, es un requisito previo predecir la cantidad de emisión de SO y NO durante la combustión. Para hacer esto, este documento desarrolla un modelo de red neuronal profunda (DNN) que puede predecir las emisiones de SO y NO asociadas con las propiedades del carbón cuando se mezclan. Se utilizan datos de campo de una planta de energía de carbón para entrenar el modelo, y este da un error porcentual absoluto medio (MAPE) del 7.1% y 5.68% para la predicción de SO y NO, respectivamente.