Nos últimos anos, a aplicação da técnica de redes neurais tem sido difundida em diversas áreas do conhecimento, inclusive na engenharia civil. Em meados da década de 90, iniciaram-se no Brasil estudos no sentido de avaliar a eficiência desta técnica numérica na modelagem do comportamento de solos e na análise de problemas envolvendo engenharia geotécnica. Este trabalho é resultado de parte destes estudos, onde algumas das potencialidades do uso das redes neurais em geotecnia podem ser observadas. São apresentadas três aplicações diferentes de redes neurais feedforward em geotecnia, tendo sido treinadas com o algoritmo LM (Levenberg-Marquardt). A primeira aplicação diz respeito à simulação de resultados de provas de carga dinâmica, analisadas pelo método CAPWAP, através de redes neurais, sendo assim viabilizada a realização de uma pré- análise do comportamento da estaca ainda em campo, o que geralmente não acontece quando se trata da análise CAPWAP tradicional. A segunda aplicação relaciona-se com a análise do comportamento mecânico de dois tipos de solo bastante diferentes entre si: a areia de Ipanema e o solo residual gnáissico do Rio de Janeiro. Para tal, foram utilizados resultados de ensaios de cisalhamento direto, submersos e não submersos, e ensaios de compressão triaxial, drenados e não drenados. A terceira aplicação refere-se à simulação das características do subsolo do sítio da Usina Nuclear Angra 2, localizada no litoral do estado do Rio de Janeiro. As informações disponíveis eram advindas de boletins de sondagens do tipo SPT. Foram realizadas simulações envolvendo a disposição das camadas dos diferentes tipos de solo que poderiam existir no local, o nível de água subterrâneo, a resistência à penetração do solo e a topografia do terreno. Em todos os casos foram obtidos resultados bastante satisfatórios. Portanto, conclui-se que a técnica das redes neurais apresenta grande viabilidade na resolução de problemas geotécnicos de diferentes características, muitas vezes se mostrando tanto ou mais eficiente que as técnicas numéricas tradicionais.