De grande utilização na indústria de petróleo e gás, as tubulações, com o tempo de uso, podem apresentar deformidades, sujeiras em seu interior e corrosão. A fim de identificar estes defeitos, uma técnica comum é o uso de um tipo de ferramenta chamada Pipeline Inspection Gauge (PIG). Como o PIG é movimentado por meio do diferencial de pressão produzido pelo fluido sua velocidade dentro da tubulação pode variar significativamente durante a inspeção. Este trabalho visa utilizar uma rede neural artificial para modelar a velocidade do PIG através de dados do diferencial de pressão. Para tanto, foi usado um PIG protótipo, cuja velocidade foi obtida por meio de um odômetro e de uma placa eletrônica, enquanto que o diferencial de pressão foi obtido por meio de sensores de pressão instalados na tubulação de testes. A rede neural escolhida foi a rede NARX. Os resultados comprovaram a possibilidade de modelar a velocidade do PIG por meio de uma rede neural NARX, obtendo resultados bastante próximos dos reais.