Este artigo apresenta um sistema elaborado para detectar e diagnosticar faltas em plantas industriais de tanque multivariável. Um modelo da planta foi desenvolvido em ambiente computaciona Matlab/Simulink. A identificação de uma falta é realizada por uma técnica multi-modelo, baseada em Neuro-Fuzzy. Nessa técnica os parâmetros do modelo da planta são estimados em tempo real e comparados com parâmetros de um banco de modelos identificados previamente em condições saudáveis e de falta. A partir dessa comparação foi gerado um resíduo, que, através do qual, o percentual da intensidade da falta foi diagnosticado. Com essa metodologia foi possível monitorar a ocorrência de faltas em sistemas industriais em tempo real, auxiliando a programação da manutenção desses sistemas.