Los sistemas de mini-biorreactores que permiten la operación automatizada de numerosos cultivos en paralelo son una alternativa prometedora para acelerar y optimizar el desarrollo de bioprocesos, lo que permite experimentos de cultivo sofisticados en alto rendimiento. Estos incluyen cultivos por lotes y continuos con múltiples opciones de control de procesos y análisis de muestras que ofrecen herramientas de detección valiosas para la producción industrial. Sin embargo, faltan los métodos basados en modelos necesarios para operar eficientemente estas instalaciones robóticas considerando la complejidad de los procesos biológicos. Presentamos una instalación de experimentación automatizada que integra el manejo de datos en línea, visualización y tratamiento utilizando enfoques de análisis multivariado para diseñar y operar campañas experimentales dinámicas en hasta 48 mini-biorreactores (8-12 mL) en paralelo. En este estudio, se realiza la caracterización de AH22 que secreta endopoligalacturonasa recombinante, ejecutando y comparando 16 condiciones experimentales en triplicado. Se desarrollaron métodos multivariados basados en datos para permitir la toma de decisiones rápida y automatizada, así como el análisis predictivo en línea con respecto a la producción de endopoligalacturonasa. Utilizando información de proceso dinámica, se pudo detectar un cultivo con comportamiento anormal mediante análisis de componentes principales, así como dos grupos de cultivos con comportamientos similares, clasificados posteriormente según la tasa de alimentación. Mediante el análisis de árbol de decisiones, se pudieron identificar automáticamente las condiciones de cultivo que conducen a una formación óptima del producto recombinante. El método desarrollado es fácilmente adaptable a diferentes cepas y estrategias de cultivo, y es adecuado para el desarrollo automatizado de procesos, reduciendo los tiempos y costos experimentales.