Este documento analiza la capacidad de diferentes técnicas de aprendizaje automático, capaces de operar en el límite de baja disponibilidad de datos, para construir el modelo que vincula los parámetros del material y del proceso con las propiedades y el rendimiento de las piezas obtenidas mediante la extrusión de polímeros reactivos. El uso de enfoques basados en datos se justifica por la ausencia de enfoques de modelado y simulación confiables capaces de predecir las propiedades inducidas en esos procesos complejos. La parte experimental de este trabajo se basa en la síntesis in situ de una fase termoestable (TS) durante el paso de mezcla con una fase de polipropileno termoplástico (PP) en un extrusor de doble tornillo. Se han considerado tres sistemas epóxico/amina reactivos y se ha utilizado polipropileno maleico anhidro (PP-g-MA) como compatibilizador. El objetivo final es definir las condiciones de procesamiento adecuadas en términos de mejorar las propiedades mecánicas de estos nuevos materiales de PP mediante extrusión reactiva.