O presente trabalho trata sobre redes neurais artificiais (RNAs) e algumas de suas arquiteturas. O objetivo é demonstrar uso das RNAs em diferentes bases de dados, criando uma arquitetura para detecção de câncer de mama simples, efetuando um comparativo entre duas arquiteturas para uma mesma base de dados e propondo um programa para ilustrar a aplicabilidade de uma estrutura ao mundo real. As estruturas abordadas nas seções seguintes foram escolhidas de acordo com as bases utilizadas: “Breast Cancer (Diagnostic)” com 569 registros e 32 atributos previsores, “Iris” com 150 registros e 4 atributos previsores e “MNIST” com 70.000 registros e atributos variados (64, 128). As arquiteturas aplicadas foram MLP, ELM e CNN. Estas foram construídas com códigos em Python 3 e auxilio da IDE Spyder 4.3.2. Os resultados mostraram-se eficientes, tendo as RNAs treinadas bons resultados. A partir dos resultados apresentados, conclui-se que quando bem estruturadas e com os parâmetros adequados, as redes podem ter abundantes aplicações.