Nesta disertação apresentamos diversos modelos de redes neurais, ou conexionistas, na busca de uma visão unificada destes modelos e de um entendimento de suas capacidades e limitações. Em seguida, esta visão unificada é usada para considerar-se o tratamento de problemas de alto nível por parte destes modelos que, embora tidos como inapropriados a este tipo de problema, possuem características que seriam úteis em seu tratamento, tais como aprendizado com generalização automática e degradação suave. Os principais problemas são identificados, e um modelo conexionista que trata um deles é apresentado

In this dissertation we present several neural or connectionist network models, looking for a unified vision and understanding oftheir capabilities and limitations. Then, this unified vision is used to think about the treatment of high level problems by these models which, although generally thought of as inappropriate for this kind of problems, have several features that could be useful for them, such as learning with automatic generalization and graceful degration. The main problems are identific, and a connectionist model that deals with one of them is presented