Este documento presenta un análisis de los métodos modernos utilizados para determinar la actividad antioxidante. Según la investigación de la Organización Mundial de la Salud, la deficiencia de nutrientes tan importantes como los antioxidantes conlleva a una disminución en la resistencia del cuerpo y al desarrollo de enfermedades crónicas. En cuanto a la dieta, la inclusión de alimentos con un alto contenido de antioxidantes ayuda a aumentar la esperanza de vida. Como resultado de esta investigación, se determinó la concentración de masa de sustancias fenólicas y la actividad antioxidante de antioxidantes fenólicos en materiales de vino blanco y tinto jóvenes utilizando métodos amperométricos y quimioluminiscentes para determinar la actividad antioxidante. Se derivaron ecuaciones de regresión que reflejan la relación entre el indicador de actividad antioxidante y el valor de la concentración de masa de sustancias fenólicas en materiales de vino joven. Se estableció un coeficiente de conversión para determinar la concentración de masa de sustancias fenólicas al utilizar Trolox-C y ácido gálico como estándares, que fue de -3.75. Basándose en un modelo de regresión lineal múltiple, la actividad antioxidante total de las muestras (F. = 19.10 y = 0.0023) puede predecirse bastante con precisión con un R de 0.921 para el conjunto de datos de calibración. Se eligió un modelo de regresión de red neuronal (NNRM) para el análisis de regresión de aprendizaje automático de la actividad antioxidante de las muestras de vino debido a su efectividad en predecir resultados en diversas aplicaciones. La implementación se realizó utilizando la función fitrnet proporcionada en la Caja de Herramientas de Estadísticas y Aprendizaje Automático en MATLAB R2021b. El MSE del modelo de calibración fue de 0.056; sin embargo, el MSE para las tres muestras de validación fue mucho más alto, de 0.272.