O ensaio de tração é o ensaio mecânico mais aplicado para a obtenção das propriedades mecânicas de polímeros. Por meio de um ensaio de tração é obtida a curva tensão-deformação, e é a partir desta curva que são obtidas propriedades mecânicas tais como o módulo de elasticidade, a tenacidade e a resiliência do material, as quais podem ser utilizadas na identificação de comportamentos mecânicos equivalentes em materiais poliméricos, seja para a diferenciação de resíduos plásticos para a reciclagem ou para a classificação de um material plástico reciclado quanto ao teor de um determinado polímero em sua composição. Porém, a obtenção das propriedades mecânicas a partir da curva tensão-deformação envolve cálculos e ajustes nos intervalos da curva em que essas propriedades são determinadas, tornando a obtenção das propriedades mecânicas um processo complexo sem a utilização de programas computacionais especializados. A partir da compreensão do padrão de comportamento da curva tensão-deformação de um material, algoritmos de aprendizagem de máquina (AM) podem ser ferramentas eficientes para automatizar a classificação de diferentes tipos de materiais poliméricos. Com o objetivo de verificar a acurácia de um algoritmo de AM na classificação de três tipos de polímeros, foram realizados ensaios de tração em corpos de prova de polietileno de alta densidade (PEAD), polipropileno (PP) e policloreto de vinila (PVC). O conjunto de dados obtido a partir das curvas tensão-deformação foi utilizado no treinamento de uma rede neural artificial perceptron de múltiplas camadas (PMC). Com uma acurácia de 0,9261 para o conjunto de teste, o modelo obtido a partir da rede PMC foi capaz de classificar os polímeros com base nos dados da curva tensão-deformação, indicando a possibilidade do uso de modelos de AM para automatizar a classificação de materiais poliméricos a partir de dados de ensaios de tração.