Em 2021, a soja foi o produto mais exportado pelo país, colocando o Brasil em 1º lugar no ranking mundial de produtores da leguminosa. A região sudeste paraense, com os municípios de Paragominas, Dom Eliseu, Ulianópolis e Rondon do Pará se destacaram na produção de grãos, sendo Paragominas o pólo agrícola principal, onde tem se observado a experiência de bom desenvolvimento com o agronegócio de grãos e é atualmente a maior produtora de soja do estado. No entanto, a soja está sujeita a uma série de fatores que podem influenciar o seu desenvolvimento e a produção, entre eles estão as plantas daninhas que acarretam perdas na produtividade devido, principalmente, à competição por luz, nutrientes e água, além de dificultarem a colheita, atuarem como hospedeiras de pragas e doenças e exercerem pressão de natureza alelopática. Paralelo a essa problemática, ultimamente observa-se a grande imersão de técnicas de Inteligências Artificial (IA), mais especificamente o aprendizado profundo ou Deep Learning à tratamentos de problemas desse tipo em diversas áreas. Bem como também a utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) na agricultura de precisão, devido a qualidade de dados fornecidos e baixo custo. Diante disso, o objetivo desse projeto foi desenvolver um modelo computacional utilizando de técnicas de Deep Learning que conseguisse classificar plantas daninhas em uma lavoura de soja da microrregião de Paragominas através de imagens obtidas por um VANT. Em seu decorrer, o modelo foi desenvolvido e testado em dois bancos de imagens diferentes, um público e outro com amostras próprias, capturadas nas lavouras da região e estudo, sendo este segundo apenas para validação das etapas do projeto que vem sendo desenvolvido com planejamento até o mês 10 de 2023 e é financiado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq. Como resultado, o modelo desenvolvido obteve acurácia de 99% na identificação das plantas daninhas no banco de imagens público e 81% com o uso das imagens próprias.