Com o surgimento progressivo de novas empresas e a entrada da era da informação onde o fluxo de dados e meios de comunicação crescem de forma acelerada, as organizações carecem de tecnologias que possibilitem a otimização de processos dentro da cadeia de suprimentos incluído o gerenciamento de estoque. Uma técnica auxiliar bastante conhecida para execução do controle de estoque é a classificação ABC. Oriunda da curva ABC, teve seu surgimento baseado na lei de Pareto que permite segmentar os itens pertencentes ao estoque, em classes de acordo com o rendimento ou custo, contribuindo assim, com a redução de encargos. Este artigo propõe o emprego da rede neural artificial multilayer perceptron - MLP para determinação das classes ABC. Os dados utilizados para elaboração foram retirados de um comércio voltado a artigos de presente e decoração.  A rede MLP implementada com auxílio da biblioteca H2O e a linguagem R de programação estatista, apresentou um bom desempenho. Considerando a existência de um grande volume de dados, o uso da rede mostra-se eficiente uma vez que o processo de classificação se torna otimizado, viabilizando a elevação do nível de serviço ao menor custo total.