  Data classification is present in different real problems, such as
recognizing patterns in images, differentiating defective parts in a production
line, classifying benign and malignant tumors, among many others. Many of these
problems have data patterns that are hard to identify, which requires more
advanced techniques for resolution. Recently, several works addressing
different artificial neural network architectures have been applied to solve
classification problems. When the classification problem must be obtained
through images, currently, the standard methodology is the use of convolutional
neural networks. Thus, in this report convolutional neural networks are used to
classify fish species.
  Classifica\c{c}\~ao de dados est\'a presente em diversos problemas reais,
tais como: reconhecer padr\~oes em imagens, diferenciar pe\c{c}as defeituosas
em uma linha de produ\c{c}\~ao, classificar tumores benignos e malignos, dentre
diversas outras. Muitos desses problemas possuem padr\~oes de dados dif\'iceis
de serem identificados, o que requer, consequentemente, t\'ecnicas mais
avan\c{c}adas para sua resolu\c{c}\~ao. Recentemente, diversos trabalhos
abordando diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais v\^em sendo
aplicados para solucionar problemas de classifica\c{c}\~ao. Quando a
classifica\c{c}\~ao do problema deve ser obtida por meio de imagens, atualmente
a metodologia padr\~ao \'e uso de redes neurais convolucionais. Sendo assim,
neste trabalho s\~ao utilizadas redes neurais convolucionais para
classifica\c{c}\~ao de esp\'ecies de peixes.
