O guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos
que o cultivam, porém sua produção é afetada devido à proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos
humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de
máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes
Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão
da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e
satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão.