Esse trabalho propõe, de forma original, a utilização de redes neurais convolutivas para a predição da mortalidade em até 14 dias de pacientes com trauma crânio encefálico. O desempenho das redes neurais é comparado com o desempenho de outras ferramentas clássicas de aprendizado de máquina, como regressor logístico, perceptron multicamadas, máquina de vetores de suporte, árvores de decisão e floresta randômica. Na simulação dos modelos utilizando redes neurais, diversos métodos de otimização foram utilizados, como RMSProp, Adam, Adamax e SGDM. A base de dados utilizadas é constituída de 529 registros e 16 variáveis preditoras, tendo sido obtida no Hospital das Clínicas (São Paulo, Brasil). Devido a presença de muitos valores ausentes nas variáveis preditoras propõe-se e avaliou-se dois procedimentos para o preenchimento dos valores ausentes das mesmas, utilizando métodos como árvore de decisão, floresta randômica, k-vizinho mais próximo e regressão linear. Os melhores resultados obtidos para a taxa de predição foram precisão de 0,845 e área sob a curva ROC de 0,911
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