E nesse intuito, manejar os recursos exige dos gestores florestais a tomada de decisão, considerando os mais variados elementos de ordem técnica, ambiental, social, política e principalmente econômica. A partir disso faz-se necessário o desenvolvimento de ferramentas para auxiliá-los na escolha dos melhores produtos.

Atualmente, algumas instituições de ensino e pesquisa do setor dispõem de sofisticadas ferramentas, destacando técnicas de inteligência artificial e computacional como as redes neurais artificiais e a busca heurística, que é um processo utilizado para a definição de parcelas para ajuste de modelos que apresentem as melhores estimativas para os dados em estudo, como também a parametrização e desenvolvimento de modelos matemáticos para os problemas comumente encontrados.

Diante disso, para facilitar e ajudar no processo de tomada de decisão, o Eng. Florestal Daniel Henrique Breda, em parceria com os professores Mayra L.S. Binoti (UFVJM) e Helio Garcia Leite (DEF /UFV) trabalharam no desenvolvimento e aplicação de sistemas computacionais como tentativa de aumentar a divulgação de conhecimentos em Inventário, Mensuração e Manejo Florestal no país.

Os projetos desenvolvidos foram o RPF (sistema para regulação da produção florestal), OtimToras (sistema para otimização de multiprodutos madeireiros), FitFD (sistema para ajuste de funções densidade de probabilidade) e o Select (sistema para seleção de dados para ajuste de modelos de crescimento e produção), que encontram-se disponíveis gratuitamente no site NeuroForest (http://neuroforest.ucoz.com).