Em levantamentos do volume de povoamentos, o viés não deriva apenas do processamento dos dados e das estimativas, podendo ser de seleção, quando a amostra não garante a representatividade da população; de admissão, quando a amostra advém de uma população especial; de amostragem; ou ainda podem ser imensuráveis, como erros sistemáticos e decorrentes do operador ou do próprio instrumento. O volume de um povoamento pode ser obtido através do uso de expressões matemáticas que utilizam as variáveis altura e diâmetro, ou circunferência onde o diâmetro é obtido com uso da suta e a circunferência por meio da fita métrica e, ambas, incorrem em erros que dependem do formato e deformidade das seções transversais do tronco. Este trabalho propõe uma metodologia com base na utilização de imagens digitais das seções do tronco e do uso da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA) para obtenção da área seccional na cubagem cuja estimativa de volume seja mais precisa e acurada do que a obtida por meio da suta e fita métrica, quando comparadas com os dados reais de volume obtidos pelo xilômetro. Com uma base de dados de plantios clonais de Eucalyptus sp., a metodologia proposta foi capaz de estimar com precisão a área seccional dos discos de madeira, resultando em estimativas de volume com apenas 0,26% de variação média em comparação com o xilômetro, enquanto suta e fita apresentaram, respectivamente, -1,41% e 4,08% de variação. Os resultados obtidos pelas fotos também demonstraram não ser tendenciosos, enquanto a fita métrica apresentou tendência a superestimar os volumes e a suta a subestimá-los.