O presente trabalho tem por objetivo estudar o reconhecimento de notícias falsas (fake news) por uma rede neural artificial, utilizando uma análise comparativa entre a predição com perceptron de multicamadas, com uma rede neural recorrente e com algoritmos comuns de machine learning. Foi realizada uma técnica de extração de informações diretamente da internet através de Web Scraping, onde pudemos observar o título da notícia, autor, fonte e a data da publicação. A maneira como essa análise se deu, foi com a comparação da acurácia das redes com todas as variáveis de entrada e a utilização apenas do título desta notícia. Mostrando que o título, de fato, demonstrou ser a variável mais útil neste processo. Em resumo, este trabalho mostrou-se ser de uma grande relevância no cenário atual com uma ferramenta útil para ajudar a sociedade, facilitando o reconhecimento rápido de notícias falsas, e, com isso, prevenir o espalhamento rápido delas.