Este trabalho teve como objetivo aplicar Redes Neurais Artificiais para classificação de dados reais. As arquiteturas utilizadas foram o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), Redes Neurais com Funções de Base Radial (RBF), Máquina de Aprendizado Extremo (ELM) e a um modelo híbrido que envolve a RBF e a ELM. Foram usados três conjuntos de dados a fim de comparar o desempenho das mesmas. As amostras foram distribuídas em três conjuntos, treinamento, validação e testes, com as respectivas quantidades, 70%, 15% e 15% do valor total do conjunto de amostras. Os resultados mostram a viabilidade da proposta apresentada.