OBJETIVO: Este trabalho visa o desenvolvimento e a utilização de métodos de visão computacional para classificar imagens de frutas. MÉTODOS: Foram implementados descritores de cor e de textura e a posterior classificação das imagens através de aprendizado de máquina supervisionado. Para cada experimento, as imagens foram divididas em 90% para treinamento e 10% para teste. Além disso, foi utilizada a técnica de validação cruzada 10-fold. RESULTADOS: Entre os experimentos realizados, o melhor resultado obtido foi através da utilização do classificador BayesNet utilizando descritores de cor. CONCLUSÕES: Os resultados obtidos mostraram que mesmo com a utilização de imagens de frutas com cores parecidas, foi possível obter uma acurácia de classificação de 90%.