Resumo-Pesquisas recentes indicam um crescente número de crianças diagnosticadas com TEA, o que impulsiona o estudo e desenvolvimento de novas ferramentas para diagnóstico precoce desta doença, para tratamento nos primeiros anos. O presente trabalho explora uma abordagem com CNN e RNN combinadas com técnicas de pré-processamento e extração de características, a partir da classificação de sinais de eletroencefalograma, para o diagnóstico do TEA. Utilizando-se a base de dados de Milne et al., mostra-se que o melhor modelo proposto alcançou uma acurácia de classificação de 99, 51%, o que corrobora a capacidade do sistema proposto em distinguir indivíduos com TEA dos tipicamente desenvolvidos.