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O uso de modelos para diagnóstico auxiliado por computador (CAD) tem sido proposto para auxiliar na detecção e classificação do câncer de mama. Neste trabalho, avaliou-se o desempenho dos modelos de rede neural de perceptrons de múltiplas camadas e máquina de vetores de suporte não linear, para classificar nódulos de câncer de mama. Dez características morfológicas, do contorno de 569 amostras, foram usadas como entrada nos classificadores. Os melhores resultados obtidos para a acurácia e taxa de falso negativo no modelo de máquina de vetor de suporte não linear foram 98,58% e 1,96%, respectivamente. O modelo de rede neural apresentou desempenho inferior ao classificador de máquina de vetor de suporte não linear. Os resultados médios obtidos, com a aplicação dos modelos propostos, mostram-se promissores, na classificação do câncer de mama.