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Este artigo apresenta um estudo de viabilidade da detecção de explosões solares em imagens de monitoramento solar,por meio do uso de deep learning. Para isso, foi desenvolvida uma RNA com 5 camadas sequenciais, ativação de saídaSoftmax, função de perda categorical cross-entropy e taxa de acerto baseada em acurácia. O modelo foi treinado por 50épocas e alcançou uma acurácia de 0.7812 na validação e 0.8571 no teste. Houve também uma queda da função deperda, passando de 10.898 da validação para 07.828 conseguida no teste. Concluiu-se que os resultados sugerem umpotencial no uso de deep learning para a detecção de explosões solares em imagens de monitoramento solar, além dissoespera-se uma evolução das métricas com a utilização da camada de convolução.