A aplicabilidade da análise computacional de imagens paleontológicas vai desde o estudo da evolução de animais, plantas e microrganismos até a criação de simulações sobre o habitat dos seres de determinada época, podendo ser aplicada nos mais diver sos nichos, como por exemplo, na parte de exploração de petróleo. nesta área existem diversos fatores a serem analisados a fim de minimizar os gastos atrelados ao processo de extração de petróleo. uma destas análises é a do meio a ser explorado. esta análise é realizada de diversas formas: utilização de sondas, extração de amostras para avaliação de componentes petrofísicos, correlacionamento com dados de outros poços de perfuração, entre outras. na parte de extração de amostras existem algumas áreas que fazem diferentes análises sobre as mesmas amostras de rocha e para tanto é utilizada a tomografia computadorizada (tc), a qual preserva a amostra e a disponibiliza para diversas análises. com base nas imagens geradas pela tc várias análises e simulações podem ser realizadas e processos, atualmente realizados de forma manual e exaustiva, podem ser automatizados. um destes processos é o de identificação e extração de microfósseis, e a automatização do mesmo é o objetivo geral deste trabalho. para tanto é proposto um pipeline que inicia no processo de digitalização e finaliza no processo de extração virtual do microfóssil. na parte de identificação e extração dos microfósseis, uma abordagem com redes neurais convolucionais(rnc) foi empregada, a qual obteve um valor de 98% de intersection over union (iou), métrica atualmente sendo utilizada para validação de resultados de segmentação semântica . a estratégia de validação do pipeline proposto se deu através de análise realizada por um grupo de especialistas da área de micropaleontologia.