The anti-islanding protection of distributed generators is typically performed by conventional protection schemes that monitor the magnitude and frequency of voltage signals. However, one of the main issues to setting these protection schemes is to identify and differentiate the magnitude and frequency variations of an islanding event from other disturbances that may occur along the system, such as voltage sag or swell. By using an Artificial Neural Network (ANN) based algorithm, it is possible to recognize existent patterns on the distributed generator voltage waveform, which makes possible to obtain an accurate response about islanding events. However, the ANN training process involves important issues such as the definition of the ANN architecture, the data window length, the sampling rate, and the selection of a representative training set for the analyzed power grid. In this context, this paper discusses the fundamental aspects for training an ANN used for islanding detection of photovoltaic distributed generators.Resumo: A proteção anti-ilhamento de geradores distribuídos é tipicamente realizada por esquemas de proteção convencionais que monitoram a magnitude e a frequência dos sinais de tensão. Uma das principais questões para definir esses esquemas de proteção é identificar e diferenciar as variações de magnitude e frequência de um evento de ilhamento de outros distúrbios que podem ocorrer no sistema, como aumento e diminuição de tensão. Utilizando um algoritmo baseado em Rede Neural Artificial (RNA), é possível reconhecer padrões existentes na forma de onda de tensão analisada, obtendo uma resposta precisa sobre eventos de ilhamento. No entanto, o processo de treinamento da RNA envolve questões importantes como definição da arquitetura da RNA, tamanho da janela de dados, taxa de amostragem e seleção de um conjunto de treinamento representativo do sistema analisado. Nesse contexto, este artigo discute os aspectos fundamentais para o treinamento de uma RNA utilizada para detecção de ilhamento de geradores distribuídos fotovoltaicos.