[en] Owing to advantages, low cost, high sensitivity and selectivity, rapidness, easy operation and transportability, electrochemical sensors and biosensors involving nanomaterials have been accepted as an effective and promising analytical method for environment monitoring, pharmaceutical analysis, medical diagnosis, food safety etc., over the past decades. However, this difficulty of improving performance of traditional sensors, like selectivity and sensitivity, led to the concept of electronic tongues (ETs) as an alternative strategy to solve such problems. These biomimetic systems, composed of low selectivity sensor arrays, can acquire added value from the generation of the analytical information containing cross-response features. In this thesis, three voltammetric ET arrays were constructed composed of copper-based electrodes modified with CuO nanoparticles in an electrodeposition procedure and some graphite-epoxy composite (GEC) electrodes incorporating several catalytic nanoparticles. The first ET demonstrated the potential of evaluating wastewaters according to the difficulty of electrochemical oxidation and helped to estimate the accuracy of found COD values detected by prepared sensor. The second ET employed an artificial neural network (ANN) model by combining the responses obtained from five sensors and compensating the differences in the voltammetric responses to two COD standard substances, glucose and glycine. This ET showed promising application of COD determination with better performance compared with single sensor utilizing classic calibration curve method. The third ET array, combined with principal component analysis (PCA), was able to evaluate the components of herb varieties for mental calming products in terms of contents and different forms, which indicated its potential function on product evaluation, characterization and quality control.

[es] Debido a sus ventajas, bajo costo, alta sensibilidad y selectividad, rapidez, fácil operación y transportabilidad, los sensores electroquímicos y biosensores que involucran nanomateriales han sido aceptados como un método analítico efectivo y prometedor para el monitoreo ambiental, análisis farmacéutico, diagnóstico médico, seguridad alimentaria, etc. en las últimas décadas. Sin embargo, esta dificultad para mejorar el rendimiento de los sensores tradicionales, como la selectividad y la sensibilidad, llevó al concepto de lenguas electrónicas (LE) como una estrategia alternativa para resolver tales problemas. Estos sistemas biomiméticos, compuestos por conjuntos de sensores de baja selectividad, pueden conseguir valor añadido a partir de la generación de información analítica que contiene características de respuesta cruzada. En esta tesis, se construyeron tres conjuntos de LE voltamperométricos compuestos por electrodos a base de cobre modificados con nanopartículas de CuO en un procedimiento de electrodeposición y algunos electrodos de composite grafito-epóxi (CGE) que incorporan varias nanopartículas catalíticas. La primera LE demostró el potencial de evaluar las aguas residuales según la dificultad de la oxidación electroquímica y ayudó a estimar la precisión de los valores de DQO encontrados y detectados por el primer sensor preparado. El segundo sistema de LE empleó un modelo de red neuronal artificial (RNA) combinando las respuestas obtenidas de cinco sensores y compensando las diferencias en las respuestas voltamétricas de dos sustancias estándar de DQO, glucosa y glicina. Esta LE mostró una aplicación prometedora de la determinación de DQO con un mejor rendimiento en comparación con un solo sensor que utiliza el método clásico de curva de calibración. El tercer conjunto de LE, combinado con el análisis de componentes principales (ACP), pudo evaluar los componentes de hierbas para productos calmantes mentales en términos de contenido o de diferentes formas, lo que indicó su función potencial en la evaluación, caracterización y control de calidad de estos productos.