A radiografia industrial é uma técnica de ensaios não destrutivos muito utilizada para a detecção de descontinuidades em cordões de solda. Após a obtenção da radiografia da peça a imagem é avaliada visualmente por técnicos de inspeção através de softwares de imagem que mediante a análise rotulam-na como apta ou inapta para a utilização. Este método pode apresentar falhas, pois caso o técnico não tenha vasta experiência, apresente fadiga, distração, baixa acuidade visual ou qualquer outro fator influenciador do resultado da sua análise poderá não traduzir a realidade das condições da peça. Mediante a isto, o presente trabalho propõe a utilização do algoritmo de redes neurais artificiais, em especial redes convolucionais, para auxiliar na avaliação das condições dos cordões de solda. O modelo da arquitetura neuronal foi avaliada através das métricas de precisão, revocação, métrica F1 e acurácia. Os resultados da aplicação resultaram num nível de assertividade de 95% na classificação das imagens radiográficas, precisão igual a 1 para imagens que apresentavam defeitos e revocação igual a 1 para imagens que não apresentavam defeito. Com isso, o modelo demostrou ser uma ferramente auxiliar poderosa para a avaliação de cordões de solda.