Risulta fondamentale disporre di tecnologie eNose che consentano la possibilità di cambiare e selezionare la gamma di sensori apposita, per ciascun caso specifico analizzato, per aumentarne l'affidabilità e la ripetibilità. Inoltre, la ricerca conferma l'impossibilità di definire un'opzione standard che rappresenti le condizioni di misurazione ottimali in ogni caso. La comunità scientifica è a lavoro sull’utilizzo di reti neurali artificiali (ANN) per raggiungere l’obbiettivo di riprodurre con eNose le caratteristiche olfattive umane. Diversi studi hanno applicato l'ANN nella gestione ambientale degli odori, dai quali si è dedotto che tale tecnologia può essere ulteriormente migliorati. In uno studio di \citet{Zarra_2019} sono stati affrontati i benefici e le conseguenze della progettazione della rete neurale. L'applicazione dell’ANN fornisce risultati robusti rispetto ai metodi tradizionali, ma allo stesso tempo il principale punto debole dell’ANN è la sua difficoltà nell'ottimizzare i parametri ideali (cioè topologia, algoritmo, ecc.) e deve essere fatta manualmente.