Este trabajo presenta un algoritmo de aprendizaje de funciones para evaluar objetos. Se asume que los conjuntos de entrenamiento del algoritmo provienen de evaluaciones de expertos capaces de ordenar los objetos por su calidad, pero que faltan al evaluar esa calidad mediante un valor absoluto. La situación descrita es típica de la evaluación de la calidad de los productos alimenticios mediante paneles de expertos o consumidores. El algoritmo pretende cubrir la necesidad de la Industria Agroalimentaria de tecnologías eficaces de evaluación de la calidad sensorial para poder proveer a los mercados con productos de calidad uniforme. El algoritmo se basa en una variante de los mapas auto-organizados (SOM) de Kohonen denominada growing neural gas, que modifica el tamaño del mapa según las necesidades del problema. El funcionamiento del algoritmo se ha restado sobre problemas artificiales y de acceso público.