O processamento digital de imagens (PDI) está presente em várias áreas do conhecimento, como medicina e engenharias . Está diretamente ligado ao reconhecimento automático de padrões. Redes neurais artificiais (RNA’s) vem sendo utilizadas para auxiliar neste processo, visando maior confiabilidade. Android é a plataforma mais utilizada em celulares no mundo. O Brasil é o segundo maior produtor de soja do mundo , mas as doenças que a atacam são um fator limitante na produção. O objetivo deste trabalho foi reconhecer automaticamente os níveis severidade do oídio da soja. Folhas com e sem a doença foram fotografadas. As fotos passaram por filtros e tiveram características de cor e textura extraídas via PDI. Tais características foram dados de treinamento e teste de uma RNA, que classificou os níveis. A plataforma, de tecnologia móvel, foi um smartphone com o sistema operacional Android. Observouse melhora na taxa de acerto da predição de acordo com combinações de características, para a mesma estrutura de RNA. Concluiuse, neste estudo de caso, comparando dois possíveis conjuntos de dados, que o conjunto com características de textura obteve melhor assertividade. Confirmouse a viabilidade do estudo, que abre caminhos para novas oportunidades de pesquisas, visando o aperfeiçoamento das técnicas utilizadas
