A automação de trabalho é hoje em dia, uma prática cada vez mais recorrente em diversas áreas, pois permite diminuir a necessidade de mão de obra e muitas vezes melhorar os erros inerentes ao fator humano. A deteção de doenças em plantas hoje em dia ocorre pela via tradicional, onde é necessário o trabalho de um técnico especializado, que inspeciona e emite um parecer sobre a possível patologia. Este processo leva a uma serie de problemas. Nesta dissertação, será apresentada uma solução capaz de auxiliar o trabalho de um profissional, utilizando técnicas de Deep Learning, nomeadamente recorrendo a Convolutional Neural Networks para auxiliar na detenção de patologias, de forma a providenciar um diagnostico atempado, sugerindo também tratamentos caso a patologia os necessite.Work automation is nowadays an increasingly recurring practice in many areas, as it reduces the need for manpower and often improves the inherent errors of the human factor. The detection of diseases in plants today occurs in the traditional way, where it is necessary for the work of a specialized technician, who inspects and gives an opinion on the possible pathology. This process leads to several problems. In this dissertation, a solution will be presented that can assist the work of a professional, using Deep Learning techniques, namely using Convolutional Neural Networks to assist in the detection of pathologies, to provide a timely diagnosis, also suggesting treatments if the pathology causes need it
