Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação de um sistema computacional inteligente usado para gerar seqüências de montagem ótimas ou próximas da ótima para produtos industriais. Este é um importante problema a ser estudado, uma vez que o custo de montagem para um produto industrial típico pode representar até 50% do custo total de sua manufatura. O Sistema Inteligente para Montagem Automatizada (SIMA) é um programa computacional que gera seqüências de montagem otimizadas, usando duas tácnicas diferentes. A primeira técnica obtém a seqüência de montagem ótima, calculando o custo de montagem de todas as seqüências possíveis. A segunda técnica usa uma Rede Neural de Hopfield modificada e à medida que a rede interage, a função energia que representa o custo de montagem é minimizada. Resultados de simulações são apresentados para três produtos constituídos de 5, 10 e 15 partes cada um. Embora a rede neural possa ficar presa em um ponto de mínimolocal da função enegia, que nem sempre representa a melhor solução possível para o problema, os resultados das simulações mostram que, uma vez ajustados os parâmetros, a rede neural pesquisará soluções ótimas ou próximas das ótimas para a maioria dos casos testados.