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Diante do crescimento do uso de Deep Learning, questões como custo computacional e acurácia se tornam problemas para a computação, correndo o risco de torná-la ineficiente. Algoritmos otimizadores podem ser utilizados para limitar o crescimento da Deep Learning, como grid search, random search, algoritmos genéticos, entre outros. Neste estudo os algoritmos genéticos são utilizados para a otimização de modelos com os conjuntos de dados Wine e Indian Pines, obtevese uma acurácia de 87% para o dataset Wine e 65% para o dataset Indian Pines, o qual pode ser melhorado com outras técnicas aplicadas na otimização.