--- title: "Entenda as redes neurais artificiais" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/entenda-as-redes-neurais-artificiais canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/entenda-as-redes-neurais-artificiais language: pt-BR published: 2025-09-24T18:49:34.000Z updated: 2026-03-30T13:49:06.633Z modified: 2026-03-30T13:49:06.633Z author: "Alessandro Reis" categories: ["Inteligência artificial"] tags: ["deep learning", "redes neurais"] description: "Descubra como redes neurais artificiais funcionam, seus tipos e aplicações, do reconhecimento de imagens à previsão de séries temporais." source: Blog Psicometria Online --- # Entenda as redes neurais artificiais > Neste post, falaremos sobre redes neurais artificiais e como elas transformaram a forma de lidarmos com dados complexos. Primeiramente, vamos explicar como as redes neurais funcionam e quais princípios matemáticos permitem que elas aprendam a partir de exemplos. Em seguida, apresentaremos os prin... Neste post, falaremos sobre redes neurais artificiais e como elas transformaram a forma de lidarmos com dados complexos. Primeiramente, vamos explicar como as redes neurais funcionam e quais princípios matemáticos permitem que elas aprendam a partir de exemplos. Em seguida, apresentaremos os principais tipos de redes neurais, destacando suas características e aplicações específicas. Por fim, discutiremos exemplos práticos, mostrando como pesquisadores e empresas utilizam essa tecnologia em áreas como energia, saúde, biotecnologia e processamento de linguagem natural. ## O processo de aprendizagem nas redes neurais artificiais Imagine que você está ensinando uma criança a discriminar gatos de cachorros. Você mostra várias fotos e diz “isso é um gato” ou “isso é um cachorro”. Aos poucos, a criança aprende a perceber padrões felinos: orelhas pontudas, bigodes, rabo, formato do focinho, etc. De maneira semelhante, redes neurais artificiais aprendem com exemplos. No entanto, em vez de imagens mentais, elas trabalham com números. Assim, a partir de dados e observações, elas constroem conexões internas até conseguirem dar uma resposta confiável. ![animação ilustrando a relação entre rede neural artificial e reconhecimento de gatos.](/uploads/2025-09_rede-neural.gif) Por exemplo, a rede neural do GIF acima conclui, após todo o processamento matemático, que aquela foto é de um gato — e ainda informa isso com 93% de certeza. Mas, afinal, como ela faz isso? ## Os bastidores matemáticos das redes neurais artificiais Em primeiro lugar, o termo *rede neural* vem da inspiração no cérebro humano. A unidade básica de processamento da informação do cérebro é o neurônio biológico (Figura 1, lado esquerdo). ![relação entre neurônio biológico e redes neurais artificiais.](/uploads/2025-09_neuronio-humano-e-rede-neural-artificial-1.jpg) *Figura 1. O neurônio biológico (lado esquerdo) e uma rede neural artificial simples (lado direito).* Assim como nosso cérebro tem bilhões de neurônios que recebem sinais, processam e transmitem informações, uma rede neural artificial é composta por neurônios matemáticos, que são parâmetros, conectados em camadas por funções (Figura 1, lado direito). Cada neurônio matemático recebe dados, realiza cálculos simples e decide se o sinal deve prosseguir e, em caso positivo, de que forma continuará o processamento. As camadas de processamento começam com a de *input* e a partir daí funcionam como uma série de filtros: a informação bruta entra, cada camada extrai um detalhe — cores, formas, bordas. Por fim, a rede responde: “sim, isto é um gato”; ou “não, isto não é um gato”. Quando a rede erra, ela é corrigida por um algoritmo chamado *backpropagation,* que funciona como um professor revisando a lição, ajustando cada conexão da rede para que a próxima tentativa seja mais certeira. No fim, a rede combina tudo para dar a resposta, que, no GIF, pode ser lida como “tenho 93% de certeza de que isso é um gato”. **Veja também:** [**Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?**](/inteligencia-artificial-machine-learning-e-deep-learning) ![banner do post sobre IA, machine learning e deep learning.](/uploads/2025-08_ia-machine-learning-e-deep-learning-thumb.jpg) ## Tipos e aplicações das redes neurais artificiais Existem diferentes tipos de redes neurais, cada uma criada a fim de resolver um problema específico. Primeiramente, as ***perceptrons* multicamadas (MLPs)** são redes *feedforward* com múltiplas camadas. Em síntese, elas aprendem a partir de dados tabulares e realizam classificações simples, como prever a compra de um cliente. Além disso, no Brasil, MLPs têm sido usadas em séries temporais e previsão de demanda energética, mostrando bons resultados (e.g., Conte et al., 2021). As **redes neurais convolucionais (CNNs)** aplicam filtros para extrair padrões de imagens, o que as torna ideais para reconhecimento facial e diagnósticos médicos por imagem. De fato, pesquisas brasileiras destacam sua eficácia em históricos médicos e biotecnologia, aprimorando acurácia e automação na classificação (e.g., Gabriello, 2024). Por outro lado, as **redes neurais recorrentes (RNNs)** apresentam a capacidade de processar sequências temporais devido à sua memória interna. Assim, são amplamente usadas em previsão de séries temporais e reconhecimento de fala. No contexto brasileiro, combinações entre LSTM e GRU para melhorar a previsão energética e modelos climáticos (e.g., Mansur, 2022; Soares, 2021). Já os ***transformers*** processam sequências longas de uma só vez por meio de um mecanismo de atenção, o que revolucionou áreas como tradução automática e análise de texto. Atualmente, pesquisas brasileiras investigam aplicações em português, trazendo avanços substanciais no [processamento de linguagem natural](/analise-de-textos-com-ia-alem-dos-numeros-na-pesquisa-cientifica) (Antonesi et al., 2025). Por fim, as **redes generativas adversariais (GANs)** reúnem um gerador e um discriminador que competem entre si para produzir dados artificiais realistas. Por exemplo, as GANs são aplicadas na geração de imagens médicas sintéticas e criações artísticas digitais, ajudando a superar limitações de dados (e.g., Michelutti et al., 2024). ## Quer saber mais sobre redes neurais artificiais? Se esse tema despertou sua curiosidade, então convidamos você a conhecer a formação em [**Inteligência Artificial Aplicada a Pesquisas Científicas**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post/) da Psicometria Online. Nossa [**formação**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post/) consiste em um percurso estruturado, pensado para quem está começando do zero e quer dar os primeiros passos no universo fascinante da inteligência artificial. ## Referências Antonesi, G., Cioara, T., Anghel, I., & Moldovan, V. (2025). A systematic review of transformers and large language models in the energy sector: Towards agentic digital twins. *Applied Energy*, *401*(Part A), Article 126670. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.126670 Conte, T. N. M. S., Conte, B. N. M. S., & Oliveira, R. C. L. (2021). Aplicação híbrida com redes neurais profundas e algoritmo genético para previsão em séries temporais do mercado de energia elétrica brasileira. In *Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional*. https://doi.org/10.21528/CBIC2021-104 Gabriello, A. (2024). *Uso das redes neurais convolucionais na identificação de fake news* \[Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Federal de Uberlândia\]. Repositório Institucional da UFU. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42123 Mansur, M. B. (2022). *Desenvolvimento de modelos de redes neurais recorrentes para previsão de demanda de energia elétrica* \[Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Federal Fluminense\]. Repositório Institucional da UFF. http://app.uff.br/riuff/handle/1/27481 Michelutti, L., Tel, A., Zeppieri, M., Ius, T., Agosti, E., Sembronio, S., & Robiony, M. (2024). Generative adversarial networks (GANs) in the field of head and neck surgery: Current evidence and prospects for the future—a systematic review. *Journal of Clinical Medicine*, *13*(12), Article 3556. https://doi.org/10.3390/jcm13123556 Soares, L. D. (2021). *Redes neurais artificiais BIGRU\_CNN aplicadas à previsão de demanda de energia elétrica de curto prazo* \[Dissertação de mestrado, Universidade Estadual do Oeste do Paraná\]. Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIOESTE. https://tede.unioeste.br/handle/tede/5712 ## Como citar este post > **Como citar este artigo:** Reis, A. (2025, 24 de setembro). Entenda as redes neurais artificiais. *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/entenda-as-redes-neurais-artificiais