Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original.Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Jardim Paraíso, CEP 17033360, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Jardim Paraíso, CEP 17033360, SP, Brasil