A presente dissertação estudo dois problemas de detecção de padrões em imagens com fundo complexo, casos onde os algoritmos de segmentação convencionais não podem proporcionar bons resultados: a localização de Unidades Estruturais (UE`s) em imagens obtidas por Microscópio Eletrônico de Transmissão em Alta Resolução, e a detecção de faces frontais na posição vertical em imagens. Apesar de serem abordados problemas diferentes, as metodologias empregadas na solução de ambos os problemas possuem semelhanças. Uma operação de vizinhança é aplicada a imagem de entrada em busca de padrões de interesse. Sendo cada região extraída desta imagem submetida a um operador matemático composto por etapas de pré-processamento, redução de dimensionalidade e classificação. Na detecção de UE`s foram empregados três métodos distintos de redução de dimensionalidade - Análise de Componentes Principais (PCA), PCA do conjunto de treinamento equilibrado (PCAEq), e um método inédito, eixos que maximizam a distância ao centróide de uma classe (MAXDIST) - e dois modelos de classificador - classificador baseado na distância euclideana (EUC) e rede neural back-propagation (RN). A combinação PCAEq/RN forneceu taxa de detecção de 88% para 25 componentes. Já a combinação MAXDIST/EUC com apenas uma atributo forneceu 82% de detecção com menos falsas detecções. Na detecção de faces foi empregada uma nova abordagem, que utiliza uma rede neural back-propagation como classificador. Aplica-se a sua entrada recebe a representação no subespaço das faces e o erro de reconstrução. Em comparação com os resultados de referência da literatura na área, o método proposto atingiu taxas de detecção similares.