Carbonate rocks constitute a large number of petroleum reservoirs worldwide. Notwithstanding, the characterization of these rocks is still a challenge due to their high complexity and pore space variability, indicating the importance of further studies to reduce uncertainty in reservoir interpretation and characterization. This work was performed for coquina samples from Morro do Chaves Formation (Sergipe-Alagoas Basin), analogous to important Brazilian reservoirs. Computed tomography (CT) was used for three-dimensional characterization of rock structure. The neural network self-organizing maps (SOM) was used for CT images segmentation. According to our tests, CT demonstrated to be a consistent tool for quantitative and qualitative analysis of heterogeneous pore space, by the evaluation of porosity, connectivity and the representative elementary volume.As rochas carbonáticas constituem um grande número de reservatórios de petróleo no mundo, contudo a caracterização dessas rochas ainda é um desafio em virtude de sua alta complexidade e da variabilidade do espaço poroso, indicando a importância de novos estudos para reduzir a incerteza associada à interpretação e caracterização dos reservatórios carbonáticos. Este trabalho foi realizado para amostras de coquinas da Formação Morro do Chaves — Bacia de Sergipe-Alagoas —, rochas análogas a importantes reservatórios brasileiros. A tomografia computadorizada (TC) de raios X foi empregada para a caracterização tridimensional da estrutura da rocha. A rede neural Self-Organizing Maps (SOM) foi utilizada para a segmentação das imagens tomográficas. De acordo com nossos testes, a TC demonstrou ser uma ferramenta consistente para a análise qualitativa e quantitativa de espaços porosos heterogêneos, avaliando a porosidade, a conectividade e o volume elementar representativo.