Miscanthus es un cultivo energético perenne que produce altos rendimientos y tiene el potencial de ser convertido en energía. El análisis final determina la composición de la biomasa y el valor energético en términos del poder calorífico superior (HHV), que es el parámetro más importante para determinar la calidad del combustible. En este estudio, se desarrolló un modelo de red neuronal artificial (ANN) basado en el principio de aprendizaje supervisado para predecir el HHV de la biomasa de miscanthus. El modelo de ANN desarrollado se comparó con los modelos de regresión predictiva (sugeridos en la literatura) y la precisión del modelo desarrollado se determinó mediante el coeficiente de determinación. El artículo presenta datos de 192 muestras de biomasa de miscanthus basadas en el análisis final y el HHV. El modelo desarrollado mostró buenas propiedades y la posibilidad de predicción con alta precisión (R = 0.77). El artículo demuestra la posibilidad de utilizar modelos de ANN en la aplicación práctica para determinar las propiedades del combustible de los cultivos energéticos de biomasa y una mayor precisión en la predicción del HHV que los modelos de regresión ofrecidos en la literatura.