O presente trabalho aborda uma metodologia para inspeção de pontos de solda por imagem. Propõe-se o uso de redes neurais do tipo Multi Layer Perceptron com uma camada oculta e um neurônio de saída como estudo de caso. A fim de viabilizar algoritmos que aprendam através de dados, é realizada uma caracterização experimental do processo de solda a ponto, para juntas compostas por duas chapas de aço CR4. As amostras foram fabricadas variando-se a corrente de soldagem, uma vez que o parâmetro é o mais influente no processo e capaz de reproduzir diferentes condições e defeitos. Através de caracterizações macro gráficas, de micro dureza, ensaio de arrancamento (peel test), tração-cisalhamento e medições topográficas é proposta uma janela de operações, complementada por observações de processo. Essa distingue as soldas em três grupos: frios (8 kA a 12 kA), adequados (13 kA a 14kA) e quentes (15kA e 16kA). O primeiro configura aqueles que comprometem a integridade estrutural, enquanto o segundo é a melhor solução de compromisso, já que o terceiro impõe condições severas de processo, por expulsão e desgaste excessivos. Foram adquiridas imagens das soldas em condições padronizadas e a partir de parte delas desenvolvidas rotinas computacionais, a fim de extrair os seguintes atributos de superfície: diâmetro interno da marca do eletrodo, índice de circularidade interno, diâmetro externo, índice de circularidade e espessura do anel de zinco e, por fim, a quantidade de latão na superfície. A partir disso, foi gerado, tratado e analisado um banco de dados para treinamento e validação da rede neural. Com isso, verificou-se a melhor composição de rótulos para o neurônio de saída. Ainda, observou-se que simultaneamente, é possível classificar os três grupos com acuracidade média de 89% nas amostras de validação, isto é, aquelas jamais vistas pela rede neural. Além disso, notou-se que uma rede neural dedicada a distinguir os pontos frios dos demais é capaz de atingir acuracidade média, também nas amostras de validação, de 98%. Por fim, verificou-se que os atributos mais relevantes na composição do banco de dados foram o diâmetro externo e a quantidade de latão.