Resumo: Neste trabalho implementamos uma rede neural convolucional para classificar imagens entre 10 classes, sendo cada classe um digito manuscrito entre 0 e 9. Para treinar a rede utilizamos o famoso dataset MNIST, sendo este composto de 60000 amostras para treino e 10000 para teste. A rede obteve uma acurácia superior a 98% no dataset de teste, indicando o sucesso na generalização do conhecimento adquirido no treino da rede.