En la actualidad, la creciente problemática relacionada con la emisión de gases de efecto invernadero ha generado un impacto ambiental negativo a nivel global. En respuesta a esta situación, se han desarrollado múltiples estudios orientados a mejorar tecnologías, equipos y materiales para el control de emisiones contaminantes, en particular de CO2. Varios procesos han sido planteados para cumplir dicho fin siendo, sin duda alguna, el proceso de absorción con solventes sobre el cual se tiene más información desde el punto de vista industrial y que se ha implementado desde hace varias decadas. Uno de los problemas asociados a este proceso radica en la escogencia del solvente ya que este debe satisfacer requerimientos de alta solubilidad del gas, así como tambien tener viscosidades razonables para que ser viable desde el punto de vista del gasto energetico asociado a las bombas, así como permitir una buena transferencia de masa en la columna proceso que está ligado a la tensión superficial del sistema. Dada la gran cantidad de solventes y/o mezclas que pueden satisfacer estos requerimientos resulta imposible probar las diferentes posibilidades, esto debido principalmente a los costos en términos de dinero y tiempo. Es allí donde la sinergia entre datos experimentales, simulaciones moleculares y técnicas de machine learning surgen como una poderosa herramienta para abordar el problema, ya que permiten analizarlo desde el punto de vista atomístico y además obtener cientos de soluciones en corto tiempo. El presente proyecto tiene como objetivo principal entrenar una red que sea capaz de predecir las propiedades de interés de solventes puros y sus mezclas alimentando datos experimentales y provenientes de simulación moleculares. Posteriormente se busca que la red sea capaz de proponer mezclas que sean capaces de satisfacer requerimientos de baja viscosidad, baja tensión superficial y alta solubilidad de CO2, las cuales serán evaluadas nuevamente por simulación molecular con el fin de determinar los mejores candidatos. Finalmente y como etapa netamente exploratoria se busca estudiar por medio de simulación el comportamiento del grafeno al ser impregnado con uno de estos solventes y evaluar si existe un aumento en la adsorción de CO2 con y sin impregnación.