A identificação de sistemas dinâmicos não lineares tem grande importância em várias áreas da Engenharia. Esta dissertação apresenta uma técnica de identificação de sistemas utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo Funções de Base Radial – RBF para um sistema bastante comum na indústria de química e petroquímica, o sistema de multitanques (tanques acoplados), que apresenta uma dinâmica de natureza não linear. Em tal sistema, o comportamento não linear deste pode dificultar a identificação e apresentar um modelo que não reflete seu comportamento real, resultando em uma simplificação ou limitação da realidade observada. Esse fator é fonte de motivação para utilizarmos uma ferramenta matemática tal como a RBF na identificação dos aspectos não lineares do sistema.  Essa rede apresenta potencialidades como habilidade de tratar sistemas complexos, aprendizado, adaptabilidade e generalização. A identificação de sistemas utilizando RBF pode ser tratada como um problema de ajuste de curvas através da combinação das funções de base.