Actualmente la espectroscopia de resonancia magnética nuclear (RMN) constituye la herramienta más valiosa que disponemos los químicos orgánicos para poder determinar la naturaleza estructural y estereoquímica de los compuestos que diariamente sintetizamos o aislamos de fuentes naturales. Sin embargo, aún con el advenimiento de espectrómetros cada vez más sofisticados y nuevas secuencias de pulsos, la publicación de estructuras incorrectas continúa siendo una situación común. Recientemente hemos desarrollado un novedoso método que combina cálculos de RMN usando niveles de teoría computacionalmente accesibles con reconocimiento de patrones vía redes neuronales artificiales para determinar en forma rápida y confiable errores en la asignación estructural de compuestos orgánicos.