Desta forma pequenas melhorias da acurácia na determinação de depósitos minerais bem como redução do tempo e recursos investidos é fundamental a viabilidade econômica do projeto exploratório. Aliado a isso, graças ao avanço do poder computacional, atualmente diversas áreas de pesquisa iniciaram o uso de algoritmos de Machine Learning como ferramenta para solução de problemas. Com esta realidade este projeto utiliza algoritmos de Deep Learning (subárea de Machine Learning) para a criação de ferramentas que auxiliam na geração de informações a partir de uma grande quantidade de dados bem como a diminuição do tempo investido no processo de pesquisa. Este projeto tem como objetivo criar algoritmos, a partir de dados gamaespectrométricos, que sirvam de ferramenta para identificação de regiões com potencial exploratório aurífero para a Província Aurífera da Alta Floresta (MT). Esta identificação ocorre com base em conceitos de anomalias de K e Th/K adaptados a processos hidrotermais. A região de estudo apresenta diversos depósitos auríferos e trabalhos de seu potencial metalogenético