Upotreba neuronskih mreža pokazala se uspješnom u domeni zadataka prepoznavanja vizualnih uzoraka. U radu je obrađena tematika primjene neuronskih mreža za zadatke prepoznavanja vizualnih uzoraka. U teoretskom dijelu rada opisuju se zadaci prepoznavanja vizualnih uzoraka i njihovi izazovi. Detaljnije se promatra zadatak klasifikacije kao temeljni gradivni blok naprednijih zadataka. Zatim se objašnjavaju temeljni koncepti neuronskih mreža i modernih tehnika dubokog učenja. Osnovni pojmovi koji se predstavljaju i opisuju su koncept neurona, slojevi, algoritmi učenja, funkcije gubitka i aktivacijske funkcije. Promatraju se različite implementacije algoritma gradijentnog spusta i algoritam propagacije pogreške unazad. Opisuju se česte metode regularizacije i načini inicijalizacije težina kod procesa učenja kao bitne tehnike područja dubokog učenja. Prikazan je pregled najvažnijih arhitektura za vizualne uzorke, njihovih karakteristika, primjena i tipova. Perceptron, duboke neuronske mreže, konvolucijske neuronske mreže, povratne i generativne neuronske mreže neke su od opisanih arhitektura koje se često primjenjuju kod zadataka vizualnih uzoraka. Implementirani su kraći programski primjeri arhitektura Perceptron, dubokih neuronskih mreža i generativne neuronske mreže autoenkoder. U praktičnom dijelu rada opisuje se izrada aplikacije za prepoznavanje vizualnih uzoraka. Prikazuje se izrada dva konvolucijska modela i izrada modela učenjem prijenosom za zadatak klasifikacije. Predstavlja se evaluacija i analiza dobivenih rezultata. Prikazuje se upotreba implementiranih modela klasifikacije u izrađenoj web aplikaciji. U sklopu aplikacije također se implementira funkcionalnost detekcije objekata i predstavlja se usporedba rezultata korištenja različitih modela detekcije. Prikazuju se mogućnosti daljnjeg razvoja u obliku složenijih sustava. Napravljen je osvrt na ograničenja i daljnje mogućnosti razvoja neuronskih mreža na području vizualnih uzoraka. Opisane su prepreke koje se javljaju prilikom razvoja sustava neuronskih mreža za vizualne podatke.