Misturas solo-cimento reforçadas com fibras são um método de estabilização química de solos onde a reduzida ou ausência de resistência à tração e/ou flexão inerente às misturas solo-cimento é superada pela incorporação de fibras. A caracterização laboratorial completa destas misturas é uma tarefa que consome tempo e muitos recursos, pois estão envolvidos muitos parâmetros no seu dimensionamento. Por conseguinte, a aplicação de uma abordagem baseada em algoritmos de inteligência artificial oferece outra forma alternativa de prever as propriedades mecânicas destas misturas de uma forma rápida e menos dispendiosa. Neste estudo, redes neurais artificiais (ANNs) foram treinadas para prever o módulo de elasticidade de misturas solocimento reforçadas com fibras. Foi utilizado um conjunto de 121 registos com 16 propriedades do material composto (solo, ligante e fibras) para treinar o algoritmo. O algoritmo ANN demonstrou um coeficiente de determinação promissor (R2 = 0.95) para a previsão do módulo de elasticidade. Além disso, os resultados do modelo proposto são consistentes com o conhecimento empírico, onde o conteúdo de fibras e ligante têm uma influência significativa no módulo de elasticidade.