Introdução: A inteligência artificial (IA) está revolucionando a área da saúde. Na oftalmologia, esta tecnologia pode possibilitar diagnósticos mais rápidos e precisos, impedindo a progressão das alterações na visão. Médicos e algoritimosalgoritmos podem ser mais eficientes quando trabalham juntos. Desenvolver um software de IA com alta especificidade e sensibilidade para apoio no diagnóstico de algumas patologias oftalmológicas. Métodos: O software de deep learning foi construído através de redes neurais valendo de duas bases computacionais MobileNet e Inception. Para o treinamento do banco de dados foram utilizadas 2.520 imagens de glaucoma, retinopatia diabética, toxoplasmose ocular, papiledema, descolamento de retina e retina normal. Para a validação foi utilizado 428 imagens patológicas e normais para os cálculos de sensibilidade e de especificidade. Todas as imagens foram cedidas da Sociedade Americana de Especialistas da Retina. Resultados: Os resultados de sensibilidade e especificidade foram no MobileNet de 91% (IC 95%, 89-92%) e 98,5% (IC 95%, 98-99%); no Inception, de 91,4% (IC 95%, 89-93,5%) de 98,4% (IC 95%, 98-98,8%), respectivamente. Não houve diferença significativa entre os dois métodos utilizados. Conclusão: O software apresentou resultados promissores na distinção das condições oftalmológicas pesquisadas
