The use of neural networks has been used in various branches of science. In vegetation studies, neural networks have been used mainly to estimate tree biomass, height and diameter of tree individuals, but there are few studies with natural regeneration. In this context, the objective was to estimate, through artificial neural networks, the height (H) of regenerating species in an area of a Semideciduous Ombrophilous Forest fragment. The database came from individuals of tree species from regeneration of 20 plots of 10 m2 (2 x 5 m), in São Cristóvão, SE. To estimate total H by artificial neural networks, Multilayer Perceptron networks were tested. RNA was efficient in the estimation of H of the regenerative stratum in an area of a Semideciduous Ombrophilous Forest fragment. RNA 12 with 14 neurons was more efficient to estimate the height of the most abundant species in the area. The greater number of individuals with lower heights promoted an overestimation of the height.O uso de redes neurais vem sendo utilizado em vários ramos da ciência. Em estudos de vegetação as redes neurais têm sido utilizadas principalmente para estimativa de biomassa aérea, altura e diâmetro de indivíduos arbóreos, porém, existem poucos estudos com a regeneração natural. Neste contexto, objetivou-se estimar, por meio de redes neurais artificiais, a altura (H) das espécies regenerantes em uma área de um fragmento de Floresta Ombrófila Semidecidual. A base de dados foi proveniente de indivíduos de espécies arbóreas da regeneração de 20 parcelas de 10 m2 (2 x 5 m), no município de São Cristóvão, SE. Para estimativa da H total por redes neurais artificiais foram testadas redes do tipo Multilayer Perceptron. A RNA foi eficiente na estimativa da H do estrato regenerativo em uma área de um fragmento de Floresta Ombrófila Semidecidual. A RNA 12, com 14 neurônios foi mais eficiente para estimar a altura das espécies mais abundantes na área
