Este trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de redes neurais artificiais como algoritmo de rastreamento de ponto de máxima potência (mppt) em sistemas fotovoltaicos aplicado a um conversor cc-cc cuk. a técnica de mppt com redes neurais visa encontrar de forma mais rápida a razão cíclica da chave de comutação em conversores cc-cc entregando uma maior potência a carga. são equacionados o conversor cc-cc e seus elementos magnéticos, a curva característica de um painel solar e a irradiação solar ao longo do dia e ao longo do ano. são treinadas diversas redes neurais com diferentes funções de ativação. também são feitas comparações de corrente, tensão e potência utilizando a técnica de rede neural treinada e a técnica de "perturba e observa"(p&o) clássica. utiliza-se o software psim para simulação de sistemas fotovoltaicos e python para programação e treinamento da rede neural artificial. é montado um protótipo funcional em busca de resultados experimentais. são obtidos resultados considerados satisfatórios tanto em ambiente simulado quanto experimental. onde são evidenciados através de imagens que representam a tensão, corrente e potência ao longo do experimento, que a técnica de rna entrega uma maior potência a carga se comparada a técnica de p&o.