O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um software de detecção e avaliação de eixos de veículos empregando redes neurais artificiais (RNA). Com isso, pretende-se promover a automação referente a contagem e avaliação de eixos levantados ou não, em veículos que passem por um pedágio próximo a cidade de Santa Cruz do Sul. Esta pesquisa é caracterizada por ser de nível acadêmico, exploratória quanto ao levantamento bibliográfico e aos procedimentos técnicos. Configura-se também como um estudo de caso, pois são coletados vídeos dos veículos trafegando no pedágio como forma de amostragem e análise de dados. Para o desenvolvimento do software proposto, foi escolhida a linguagem de programação Python em conjunto com a biblioteca Open Source Computer Vision Library (OPENCV). Dentre as técnicas de processamento de imagens utilizadas, destacam-se: Gaussian Blur, definição de background, threshold, procura por contornos e transformada de Hough. As técnicas mencionadas são utilizadas no trabalho proposto com a finalidade de realizar o melhoramento da imagem e a identificação das possíveis áreas que possam ser identificadas como pneus. Isso é importante para se extrair características somente das possíveis áreas de interesse, diminuindo a quantidade de informações e submetendo-as à RNA. Até o momento, a solução proposta possibilitou identificar a entrada de veículos nos frames do vídeo utilizado como estudo de caso, e também contar o número de eixos que o veículo possui. A obtenção da informação do eixo levantado ou não, ainda carece de mais imagens com tais circunstâncias para validação. Pretende-se, através da continuidade do trabalho proposto, obter mais dados referentes a veículos que estejam com algum de seus eixos levantados e, também, acoplar as técnicas histograma de gradientes orientados e redes neurais artificiais, com o intuito de certificar-se que os objetos classificados anteriormente como eixos de um veículo, realmente se referem a eixos e pneus de veículos que trafegam na rodovia.