Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.Jogos eletrônicos conquistaram espaço no meio acadêmico à medida que se tornaram parte de pesquisas na área de Inteligência Artificial. Nos estágios iniciais, tais jogos são, geralmente, simples e de fácil aprendizado de sua mecânica. Porém, à medida que o jogador avança nos nesses, geralmente se tornam difíceis e complexos, passando a exigir altos níveis de habilidade e/ou raciocínio. Sob a hipótese de que a utilização de técnicas de processamento de sinais de vídeo e treinamento de redes neurais a fim de reconhecer as mecânicas dos jogos levará ao sucesso nesses jogos. Foi desenvolvido um sistema, a partir do algoritmo Q-learning com uso de rede neurais, capaz de aprender o padrão de diferentes jogos, cujo o desenvolvimento é detalhado neste trabalho. O modelo proposto supera abordagem aleatórias em jogos como Galaga, Enduro e Beamrider. Nos jogos Enduro e Beamider o sistema se aproxima do resultados obtidos por projetos feito com acesso à memória do emulador. No entanto, nos jogos Breakout e Pong, devido à falta de precisão do sistema de entrada e aos atrasos do sistema, não houve progresso em relação a um algoritmo que joga aleatoriamente.Electronic games have gained space in academia as they have become part of research in the area of Artificial Intelligence. In the early stages, electronic games are usually simple and easy to learn from their mechanics. However, as the player progresses in games, they usually become difficult and complex, requiring high levels of skill and / or reasoning. Under the hypothesis that the use of video signal processing techniques and training of neural networks to recognize the mechanics of games lead to success. A system was developed from the Q-learning algorithm using neural network, able to learn the pattern of different games, which development is detailed in this work. The proposed model overcomes random approaches in games such as Galaga, Enduro and B.Rider. In games Enduro and B.Rider the system approaches the results obtained by projects done with access to the memory of the emulator. However, in Breakout and Pong games, due to lack of precision and delays, when compared to other projects and random algorithm, test results were lower