A passagem de um PIG é uma técnica bastante empregada na inspeção de dutos de longo comprimento e principalmente enterrados, valendo-se do diferencial de pressão sobre o mesmo para impulsioná-lo. Porém, durante a inspeção, um dos problemas que pode ocorrer é a parada do PIG por causa de incrustações severas ou defeitos de fabricação/instalação dos dutos, fazendo com que o instrumento pare e sua posterior liberação com altas velocidades devido ao acúmulo de pressão à montante. Este trabalho propõe o uso de redes neurais artificiais a fim de modelar a relação entre o diferencial de pressão sobre o PIG e sua velocidade durante o seu trajeto no interior do duto. Para tanto, foi empregado um sistema supervisório para a captura dos dados de pressão ao longo da tubulação de teste e um odômetro acoplado ao PIG para a dos dados de velocidade. Foram considerados dois modelos de redes neurais artificiais, no caso a rede MLP e a rede NARX, sendo esta última uma rede recursiva. Os resultados de treinamento e validação mostraram que os modelos por redes neurais artificiais foram eficientes para estimar a velocidade do PIG.