Data classification is present in different real problems, such as recognizing patterns in images, differentiating defective parts in a production line, classifying benign and malignant tumors, among many others. Many of these problems have data patterns that are hard to identify, which requires more advanced techniques for resolution. Recently, several works addressing different artificial neural network architectures have been applied to solve classification problems. When the classification problem must be obtained through images, currently, the standard methodology is the use of convolutional neural networks. Thus, in this report convolutional neural networks are used to classify fish species. Classifica\c{c}\~ao de dados est\'a presente em diversos problemas reais, tais como: reconhecer padr\~oes em imagens, diferenciar pe\c{c}as defeituosas em uma linha de produ\c{c}\~ao, classificar tumores benignos e malignos, dentre diversas outras. Muitos desses problemas possuem padr\~oes de dados dif\'iceis de serem identificados, o que requer, consequentemente, t\'ecnicas mais avan\c{c}adas para sua resolu\c{c}\~ao. Recentemente, diversos trabalhos abordando diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais v\^em sendo aplicados para solucionar problemas de classifica\c{c}\~ao. Quando a classifica\c{c}\~ao do problema deve ser obtida por meio de imagens, atualmente a metodologia padr\~ao \'e uso de redes neurais convolucionais. Sendo assim, neste trabalho s\~ao utilizadas redes neurais convolucionais para classifica\c{c}\~ao de esp\'ecies de peixes.