O guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos que o cultivam, porém sua produção é afetada devido à proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão
