Com o crescimento dos sistemas de transmissão de corrente contínua, é necessário propor e analisar métodos eficientes para localização de faltas. Esta pesquisa tem como objetivo obter e avaliar o desempenho de um algoritmo de localização de faltas em uma linha de transmissão de 200 km. O sistema VSC-HVDC de dois terminais foi modelado no Simulink e os dados foram pré-processados com os Coeficientes de Frequência Mel Cepstrais, do inglês Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Em seguida, uma Rede Neural Artificial (RNA) foi usada para estimar a localização da falta. Vários cenários foram simulados, variando a resistência e a localização da falta ao longo da linha. O baixo erro verificado na estimativa da distância demonstra a alta confiabilidade do método na localização da falta.