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Titulo Predição de Escore de Condição Corporal em Bovinos Guzerá Utilizando Redes Neurais Convolucionais Subtítulo Autor ENZO FACEROLI MARQUES MOREIRA Orientador LUIZ MAURILIO DA SILVA MACIEL Resumo A avaliação do Escore de Condição Corporal (ECC) é uma prática essencial na pecuária, mas o método tradicional apresenta limitações inerentes à subjetividade. Este trabalho objetivou construir um conjunto de dados original e investigar a aplicação de modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) para a predição automatizada do ECC. A metodologia envolveu a aquisição de imagens da região dorsal em ambiente produtivo não controlado, anotação por avaliadores treinados e o pré-processamento dos dados. Foram implementadas e comparadas estratégias de classificação de imagens (VGG-16, ResNet-18, ResNet-50 e DenseNet-121) e de detecção de objetos (YOLO11n e YOLO26n) utilizando a técnica de transferência de aprendizado. Os experimentos evidenciaram a elevada complexidade do problema em condições reais, uma vez que o tamanho reduzido e o desbalanceamento do conjunto de dados limitaram a capacidade de generalização dos modelos. Constatou-se que a redução da granularidade da escala de escores contribuiu significativamente para o aumento da acurácia, com a arquitetura VGG-16 atingindo o melhor desempenho, com 50,76\% de acerto para três classes. Por fim, espera-se que os resultados contribuam para o avanço de soluções na pecuária de precisão. Palavras-Chave Escore de Condição Corporal, Pecuária de Precisão, Redes Neurais Convolucionais, Classificação de Imagens