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Um sistema de reconhecimento facial pode ser utilizado em diferentes aplicações, como controle de acesso e segurança, monitoramento de pessoas, reconhecimento de fichas criminais, robôs móveis para monitoramento de espaço, monitoramento do fluxo de pessoas em um determinado ambiente. Neste artigo, é realizado um estudo comparativo entre Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a tarefa de reconhecimento de faces. As RNAs estudadas foram a Multilayer Perceptron (MLP), Self-Organizing Map (SOM) e Neural-Gas, que, juntamente com o método de Análise de Componentes Principais (PCA), obtiveram resultados acima de 80% de acerto médio de classificação dos indivíduos de um banco de faces amplamente utilizado na literatura.