Atualmente, muito pouco se sabe sobre a toxidez de mais de 100.000 substâncias químicas que são liberadas no meio-ambiente. O custo necessário para a obtenção dessas informações é elevado não apenas em termos financeiros, mas também no consumo de tempo e de animais. Por isso, muitas indústrias e agências governamentais regulatórias estão focalizando sua atenção na predição da toxidez e suas causas através de relações entre a estrutura química e a atividade (QSARs). Este artigo examina o uso de QSARs neste contexto. Como, em geral, as QSARs são dependentes de mecanismos específicos, a primeira etapa é classificar a substância tóxica em uma das quatro classes de toxidez: narcose apolar, polar, reatividade inespecífica e ação específica (por exemplo, atividades anticolinesterase). Uma QSAR apropriada pode, então, ser selecionada para predizer a toxidez de uma dada substância química. Também existem sistemas inteligentes para a predição da toxidez. As predições de bioconcentrações, absorções do solo e biodegrabilidade também podem ser realizadas. A predição por QSARs e sistemas inteligentes de propriedades físico-químicas, tais como o coeficiente de partição, solubilidade aquosa, pontos de fusão e ebulição, pressão de vapor e constante de lei de Henry, pode ser prontamente obtida.
