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Redes Neurais Artificiais têm se tornado objeto de grande debate nos últimos anos. Apesar de terem sua origem há mais de 50 anos, apenas com os recentes avan‡os na área de reconhecimento de padräes e a busca por maior robustez no aprendizado de máquina foi possível dar vida nova a tais técnicas. Este trabalho faz uma aplica‡Æo das Redes Neurais Artificiais Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function (RBF) na descoberta de conhecimento em bases de dados financeiros com o objetivo de automatizar a negocia‡Æo em bolsa de valores.

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Engenheiro de Produ‡Æo e Doutor em Engenharia de Produ‡Æo e Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (Brasil). Atua na área de Pesquisa Operacional, Inteligência Computacional (Machine Learning), Programa‡Æo Matemática e Minera‡Æo de Dados (Data Mining). Especialista no software MATLAB e em aplica‡äes de Redes Neurais Artificiais.

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