A an?lise autom?tica de express?es faciais tem atra?do cada vez mais a aten??o de pesquisadores em diversas ?reas como psicologia, ci?ncia da computa??o, lingu?stica, neuroci?ncia e ?reas relacionadas. Nas ?ltimas d?cadas, pesquisadores t?m realizado muitos trabalhos e in?meras abordagens promissoras para o reconhecimento autom?tico de express?es faciais t?m surgido. Este crescente interesse surgiu atrav?s do desenvolvimento de novos m?todos de processamento de imagens, novas abordagens para detec??o e reconhecimento facial, bem como o aumento da capacidade computacional. Nesta disserta??o ? proposto um sistema de reconhecimento autom?tico de express?es faciais. O sistema proposto classifica sete diferentes express?es: felicidade, raiva, tristeza, surpresa, desgosto, medo e neutra. Utilizou-se as bases de dados MUG Facial Expression e Face and Gesture Recognition Research Network (FG-NET). Os resultados experimentais demonstram que o sistema proposto baseado em redes neurais artificiais alcan?a uma taxa m?dia de acerto de 97,62% para as sete diferentes express?es faciais definidas.