diff --git a/sovrapposizione/README.md b/sovrapposizione/README.md
new file mode 100644
index 0000000..6b024a3
--- /dev/null
+++ b/sovrapposizione/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+# Sovrapposizione grafici
+
+Script che prende tutti i file `*_ultimo_ciclo.csv` presenti in questa cartella
+(uno per scan rate) e li combina in un unico grafico sovrapposto, per
+confrontare visivamente i cicli a scan rate diversi.
+
+## Cosa fa `process_and_plot.py`
+
+1. Cerca nella cartella tutti i CSV che finiscono con `_ultimo_ciclo.csv`.
+2. Per ciascun file legge:
+   - colonna C — `Potential normalized/V`
+   - colonna E — l'ultima colonna del file (`Current/sqrt(scan rate)/scan rate`)
+3. Ricava un'etichetta per la serie a partire dal nome del file (es. `scan 0.1Vs`).
+4. Unisce le coppie di colonne di tutti i file in un unico CSV,
+   `combined_C_E.csv`, con intestazioni che indicano lo scan rate di
+   provenienza.
+5. Disegna tutte le curve sullo stesso grafico (potenziale normalizzato in
+   ascissa, ultima colonna in ordinata), con colori diversi e legenda, e lo
+   salva come `combined_plot.png`.
+
+## Uso
+
+```
+python process_and_plot.py
+```
+
+Va eseguito dalla cartella `sovrapposizione` (o comunque nella cartella che
+contiene i CSV `*_ultimo_ciclo.csv` da confrontare), perché lo script cerca i
+file nella propria directory.
+
+## Output
+
+- `combined_C_E.csv` — colonne C ed E di tutti i CSV affiancate.
+- `combined_plot.png` — grafico con tutte le curve sovrapposte.
+
+Entrambi i file di output sono ignorati da git (`*.csv`, `*.png` in
+`.gitignore`).
diff --git a/sovrapposizione/process_and_plot.py b/sovrapposizione/process_and_plot.py
new file mode 100644
index 0000000..e3a245e
--- /dev/null
+++ b/sovrapposizione/process_and_plot.py
@@ -0,0 +1,49 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from pathlib import Path
+
+folder = Path(__file__).parent
+files = sorted(folder.glob("*_ultimo_ciclo.csv"))
+
+# categorical palette (light mode), fixed order
+colors = ["#2a78d6", "#1baf7a", "#eda100", "#e34948"]
+
+combined = {}
+series = []
+
+for f in files:
+    df = pd.read_csv(f, sep=";", decimal=",")
+    label = f.stem.replace(" soluzione (-1.6_1.2", "").replace(")_ultimo_ciclo", "").replace("_ultimo_ciclo", "")
+    label = label.replace("AL7 10 mgml", "").strip()
+    if not label.lower().startswith("scan"):
+        label = "scan " + label.split("scan")[-1].strip() if "scan" in label else label
+    c = df.iloc[:, 2]  # column C: Potential normalized/V
+    e = df.iloc[:, 4]  # column E: last column
+    combined[f"{label} - Potential normalized/V"] = c.reset_index(drop=True)
+    combined[f"{label} - {df.columns[4]}"] = e.reset_index(drop=True)
+    series.append((label, c, e))
+
+out_df = pd.concat(combined, axis=1)
+out_csv = folder / "combined_C_E.csv"
+out_df.to_csv(out_csv, sep=";", decimal=",", index=False)
+print(f"Saved {out_csv}")
+
+fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6), dpi=150)
+fig.patch.set_facecolor("#fcfcfb")
+ax.set_facecolor("#fcfcfb")
+
+for i, (label, c, e) in enumerate(series):
+    ax.plot(c, e, label=label, color=colors[i % len(colors)], linewidth=2)
+
+ax.set_xlabel("Potential normalized / V", color="#0b0b0b")
+ax.set_ylabel("Current / sqrt(scan rate) / scan rate", color="#0b0b0b")
+ax.set_title("Confronto cicli - Potenziale normalizzato vs ultima colonna", color="#0b0b0b")
+ax.tick_params(colors="#52514e")
+ax.grid(True, color="#e1e0d9", linewidth=0.8)
+for spine in ax.spines.values():
+    spine.set_color("#c3c2b7")
+legend = ax.legend(frameon=False, labelcolor="#0b0b0b")
+
+out_png = folder / "combined_plot.png"
+fig.savefig(out_png, facecolor=fig.get_facecolor())
+print(f"Saved {out_png}")