Com a criação e popularização das redes sociais, o termo engajamento tornou-se importante para as grandes marcas. Além disso, o volume de dados gerado por todo planeta vem crescendo de maneira exponencial, estando em diferentes formatos, como imagens. Sabendo disso, o objetivo dessa pesquisa foi desenvolver uma rede neural convolucional (CNN), capaz de aprender e classificar imagens, julgadas interessantes e desinteressantes para a rede social Instagram. Para corroborar tal proposta, foram realizados experimentos com o nicho Dog e Food. Para tanto, 179400 imagens do nicho Dog e 120353 imagens do nicho Food, pertencentes à usuários do Instagram, foram coletadas, e após o pré-processamento, junto com outras informações como o número de curtidas e de seguidores, criou-se uma CNN que conseguisse classificar uma nova imagem nos nichos escolhidos. A acurácia total do nicho Dog foi de 91%, e a acurácia total do nicho Food foi de 82%, resultado esse considerado satisfatório, com potencial de ser ampliado se novas técnicas forem aplicadas, como utilizar outro tipo de análise na seleção de imagens interessantes e desinteressantes.