Esse trabalho foi realizado com o objetivo de empregar redes neurais artificiais para classificar amostras de leite, a partir de análises de rotina de um laticínio, em amostras de leite adulteradas ou não, quanto à adição de soro de queijo. As amostras foram preparadas através  da  mistura  do  leite  com  diferentes  concentrações  de  soro  (1, 5, 10  e  20%) sendo  analisadas  quanto a temperatura, teor de gordura, extrato seco desengordurado, densidade, proteína, lactose, sais minerais, ponto de congelamento, condutividade e pH,  totalizando 167 ensaios. Desses 91 ensaios, 55 foram usados para treinamento da rede, 18 para validação e outros 18 para testar a rede neural artificial. A rede com melhor resultado apresentou 10 neurônios na camada de entrada, 40 neurônios na camada oculta e 2 na camada de saída, sendo possível obter 84,6% de acertos na classificação. A metodologia de classificação por redes neurais artificiais apresenta um grande potencial de aplicação na interpretação de dados de análises de rotina nos laticínios para classificação do leite.