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O reconhecimento ótico de caracteres (OCR) utilizando redes neurais é uma tecnologia transformadora que permite a extração automática de texto de imagens. Ao tirar partido de arquitecturas de aprendizagem profunda como as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) e redes recorrentes como os modelos de Memória de Curto Prazo Longo (LSTM), os sistemas de OCR podem processar eficientemente dados visuais complexos e transcrevê-los com precisão para texto legível por máquina. Este processo envolve o treino da rede neural em pares imagem-texto rotulados, permitindo-lhe aprender os padrões e estruturas intrincados inerentes a caracteres e palavras. Através de formação e validação iterativas, o modelo de OCR aperfeiçoa a sua capacidade de reconhecer texto em vários tipos de letra, idiomas e estilos. Uma vez treinados, estes modelos podem ser utilizados em diversas aplicações, desde a digitalização de documentos históricos até à melhoria da acessibilidade para pessoas com deficiência visual, marcando um avanço significativo no processamento de informação e acessibilidade.