O presente estudo desenvolveu um algoritmo aut?nomo para a Identifica??o e Rastreio de c?lulas convectivas (CITRA) utilizando imagens de reflectividade DWR. O algoritmo CITRA ? implementado em Python usando a t?cnica de Aprendizagem Profunda de Redes Neurais. O Reconhecimento ?ptico de Caracteres ? utilizado no presente estudo atrav?s do "Tesseract" que ? um m?dulo de Redes Neurais n?o supervisionado baseado em LSTM que analisa a matriz dimensional de pixel de entrada/imagem e produz cordas de alto n?vel. O algoritmo percorre os valores de pixels da imagem de refletividade DWR e reconhece as intensidades dos pixels (>=30 dB) e segrega c?lulas convectivas juntamente com outras propriedades celulares estimadas, tais como centroide da tempestade, a ?rea coberta, dist?ncia e dire??o a partir do centro do radar. O desempenho do algoritmo CITRA foi testado em diferentes tempestades convectivas e p?de identific?-las e rastre?-las com sucesso juntamente com outras propriedades f?sicas das c?lulas convectivas. Al?m disso, demonstramos a potencial aplica??o do algoritmo CITRA na evolu??o das c?lulas convectivas detectadas dentro do alcance do radar. Atualmente, o algoritmo CITRA toma apenas imagens de refletividade como um ?nico par?metro de entrada.