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Este artigo descreve o uso de redes neurais e visão computacional para analisar imagens recebidas de um scanner, ou outra forma de digitalização de imagem, reconhecer um dígito manuscrito e classificá-lo de 0-9, ou indefinido, de acordo com o valor correspondente. As principais características do sistema são: Controlar o grau de acerto, um sistema de autoaprendizagem de fácil implementação e modularizado. O sistema se mostrou um ótimo exemplo da aplicação de redes neurais mostrando um acerto médio de 66%, e com uma das classes apresentando um acerto máximo de 85%.