Com a consolidação dos ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs), muitas questões relacionadas à qualidade do ensino virtual têm sido estudadas. Há uma crescente preocupação por parte dos estudiosos da área em desenvolver sistemas cada vez mais inteligentes para o acompanhamento do estudante ao longo de seus estudos. Com isso, alguns ramos da Inteligência Artificial (IA) e das Ciências Cognitivas têm auxiliado no desenvolvimento de técnicas para identificar o estilo cognitivo do aprendiz que utiliza esses sistemas. Este trabalho focou o estudo em alguns dos principais autores que são referência na área dos estilos cognitivos, como Felder, Gardner, Kolb, entre outros, apresentando suas classificações quanto ao estilo cognitivo de aprendizagem (ECA). Técnicas de IA também foram estudadas, a partir de trabalhos relacionados, que são empregadas no auxílio à identificação desses estilos, mostrando que a área da IA tem muito a contribuir para a melhoria desses ambientes. O objetivo principal deste trabalho foi utilizar uma técnica da inteligência artificial para identificar o ECA de aprendizes que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem, classificando-os com base nos trabalhos desenvolvidos pelos autores estudados. Para isto, foram criados dois questionários para coletar as informações iniciais do aprendiz, segundo Gardner e Felder, e desenvolvido um sistema de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Este sistema é constituído por duas Redes Neurais, uma para a classificação do ECA, segundo os estilos baseados em Felder (como o aprendiz trabalha o conteúdo), e outra para os estilos baseados em Gardner (como o aprendiz prefere que o conteúdo seja apresentado). RNA é uma técnica de IA que simula o funcionamento do cérebro humano, no que diz respeito ao reconhecimento de padrões (imagens, texto, sons, entre outros). O sistema desenvolvido recebe como entrada as características do aprendiz, provenientes das respostas dos questionários, e retorna o estilo cognitivo de aprendizagem ao qual pertence. Para a validação, foram utilizadas as respostas de 25 respondentes dos questionários. As respostas representam as entradas para o sistema de RNAs, que como saída retorna para o AVA os dois estilos identificados de cada respondente, e a partir desta classificação o AVA pode definir qual a melhor estratégia de apresentação do material instrucional, apresentando conteúdos na forma como o aprendiz melhor se apropria do conteúdo. Uma das redes neurais identifica os estilos sensorial, intuitivo, ativo, reflexivo, sequencial e global; e a outra linguístico-verbal, visual-espacial e cinestésico-corporal. Os resultados apresentados pelo sistema de RNAs desenvolvido demonstram que seu desempenho obteve resultados positivos e também necessidade de alteração em alguns pontos, objetivando melhorias na identificação do ECA. Isto prova que o uso de Redes Neurais em Ambientes Virtuais de Aprendizagem se faz importante para o aprimoramento destes sistemas, contribuindo com a qualidade de ensino e a aprendizagem dos usuários destes ambientes, neste caso, aprendizes.