Os softwares CAM existentes hoje no mercado permitem facilmente automatizar a geração de programas em linguagem CNC a partir de um modelo CAD. As trajetórias da ferramenta são calculadas respeitando-se a geometria final da peça. No entanto, estes programas, em geral, não disponibilizam recursos para corretamente estimar os parâmetros de usinagem (velocidade de corte, avanço, profundidade de usinagem), bem como sua influência em grandezas relevantes ao processo, como a força de corte e a rugosidade. Cria-se, assim, um descompasso com a realidade fisica do processo. Adicionalmente, tais programas não foram desenvolvidos com abordagem didática, possuindo pré-requisitos (interface CAD, domínio de idioma estrangeiro etc.) que dificultam ao estudante o fácil aprendizado de processos de usinagem a CNC. Este trabalho busca então abordar estes problemas vivenciados por escolas técnicas, desenvolvendo um módulo computacional, acoplado a um software CNC didático comercial para torneamento, que permita a predição de esforços de usinagem e rugosidade em tempo de programação CNC. Optou-se pela técnica da rede neural como núcleo, uma vez que permite aproximações bastante satisfatórias do processo de torneamento. Os resultados indicam que os modelos de rede neurais adotados (perceptron multi-camadas e função de base radial) aproximam de forma satisfatória o comportamento da força de corte e rugosidade, em função dos parâmetros de usinagem escolhidos (velocidade de corte, avanço e profundidade de corte) em uma série de casos de uso, utilizando-se o módulo computacional desenvolvido