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En esta investigación, se desarrolla un método de inteligencia computacional numérica para resolver los problemas perturbados singulares no lineales en diferentes áreas con el uso de optimizadores basados en redes neuronales artificiales con la técnica de conjuntos activos (AST), la programación cuadrática secuencial (SQP) y las técnicas de puntos interiores (IPT). Los modelos de redes neuronales ayudan a construir un modelo matemático para las ecuaciones diferenciales singulares perturbadas no lineales. La motivación hacia este trabajo de investigación proviene en realidad del objetivo de introducir un marco fiable que haga la combinación de RNAs optimizadas con marcos de computación suave para hacer frente a estos desafiantes sistemas de ecuaciones singulares perturbadas lineales y no lineales. La validez de estos métodos se ha examinado a fondo para varios problemas de valores límite no singulares que surgen en la ciencia, la ingeniería y la bioingeniería. Se ha llevado a cabo una amplia experimentación numérica para validar la precisión, convergencia y solidez de la metodología diseñada. También se ha realizado un estudio comparativo con la solución estándar disponible para analizar la corrección del esquema propuesto.