La incorporació de la química combinatòria en l¿esquema sintètic ha canviat el paper de la química computacional en el disseny de fàrmacs: la diversitat d¿estructures possibles a sintetitzar requereix de mètodes, com el cribratge virtual, que permetin identificar candidats a fàrmacs entre grans quimioteques virtuals. La quimioinformàtica aporta mètodes eficaços (com els QSAR) per a la predicció teòrica d¿activitats biològiques o propietats d¿interès farmacològic i biomèdic. Les xarxes neuronals artificials (ANN) són un dels mètodes més ben valorats per a l¿establiment de models QSAR no lineals. Per això s¿ha desenvolupat el programari ArIS, que inclou els principals mètodes d¿ANN, per realitzar tasques de classificació i predicció quantitativa, necessaris per a l¿estudi de problemes d¿interès (predicció de l¿activitat anti-VIH, optimització de formulacions químiques o reconeixement estructural de grans sistemes moleculars). Finalment, s¿han emprat aquests mètodes en el disseny de fotosensibilitzadors (FS), avaluant propietats fisicoquímiques vàries (espectre d¿absorció, hidrofobicitat del sistema molecular,...), i en l¿estudi de la localització subcel·lular preferent dels FS.