Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são arquiteturas projetadas para processar dados estruturados espacialmente, como imagens. Elas exploram convoluções, uma operação matemática que combina um kernel (filtro) com regiões da entrada para extrair características hierárquicas. Cada camada convolucional identifica padrões específicos, desde bordas e texturas em camadas iniciais até formas complexas em camadas profundas.
A estrutura típica de uma CNN inclui camadas convolucionais, funções de ativação não lineares (ReLU), pooling para redução dimensional (max-pooling ou average-pooling) e camadas totalmente conectadas para classificação. O uso de backpropagation ajusta os pesos do kernel para minimizar a função de perda, geralmente usando algoritmos como SGD ou Adam.
Em visão computacional, CNNs têm aplicações em detecção de objetos, segmentação semântica e reconhecimento facial.

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