Automatic real state appraisal is a useful endeavor for anyone interested in real state market and, specially, in smart cities, as it contributes to urban management innovation. One of the ways to automate real state appraisal is using artificial intelligence techniques. Regression models can use properties characteristics to estimate their value and, currently, artificial neural networks are intensively used in this field, as they can generate high precision models with low computational cost. Based on this potential, we here present a smartphone application that uses an artificial neural network to predict apartments sale value. The article describes how we created our database, the properties characteristics, as well as models training. The application was developed using Python and React Native framework. The resulting artificial neural network was a Multi Layer Perceptron network that resulted in R2 of 81,14% and mean absolute error of R$ 63.861,71. Keywords: apartments, real estate appraisal, mobile devices, artificial neural networks, regression models. AVALIAÇÃO IMOBILIÁRIA AUTOMÁTICA: APLICAÇÃO DE REDE NEURAL ARTIFICAL PARA PREDIÇÃO DO VALOR DE VENDA DE APARTAMENTOS
RESUMOAvaliar precisa e automaticamente um imóvel é uma atividade importante para interessados no mercado imobiliário e, em cidades inteligentes, é um serviço que contribui para a modernização da gestão urbana. Uma das formas de realizar esta automatização é com inteligência artificial -ou modelos de regressão -que estimam o valor de um imóvel com base em suas características. Atualmente, destacam-se as redes neurais artificiais, que geram modelos com alta precisão e baixo custo computacional. De forma a se beneficiar deste potencial, este estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma aplicação móvel que utiliza uma rede neural artificial para avaliar apartamentos. Descreveu-se em detalhes a criação da base dados, com a constituição das características dos imóveis, bem como o preparo e treinamento do modelo de rede neural criado. A aplicação foi desenvolvida utilizando-se a linguagem Python e o framework React Native. A rede neural gerada pelo modelo, do tipo Perceptron com multicamadas de regressão, apresentou R 2 de 81,14% e erro médio absoluto de R$ 63.861,71. Palavras-chave: apartamentos, avaliação imobiliária, dispositivos móveis, redes neurais artificiais, modelos de regressão.