Distúrbios na laringe são caracterizados pela mudança do padrão vibratório das pregas vocais. Esse transtorno pode ter origem orgânica, descrito pela modificação anatômica das pregas, ou funcional, causado pelo abuso ou mal-uso da voz. Os métodos mais comuns para o diagnóstico são realizados por recursos invasivos de captura de imagens que causam desconforto para o paciente. Além disso, o grau leve da disfonia não impede o indivíduo de realizar o uso da voz, dificultando a identificação do problema e aumentando a possibilidade de complicações. Por tais motivos, objetivou-se realizar o estudo de uma alternativa não invasiva e de menor custo para a identificação de vozes disfônicas de grau leve. Para tanto, o presente trabalho visa a aplicação da transformada Wavelet Packet junto às Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas. Desta forma, foram extraídas as medidas de energia e entropia das famílias Daubechies 2 e Symlet 2. Sendo assim, observou-se que a Symlet se mostrou mais eficiente em sua generalização obtendo acurácias de 98,67% e 97,73%. A família Daubechies, por sua vez, obteve-se acurácias de 94,71% e 78,56%.