Devido à preocupação com a pressão sobre as florestas nativas da região Amazônica para o abastecimento do setor madeireiro, o reflorestamento com espécies de rápido crescimento como o eucalipto, torna-se uma alternativa viável, sendo necessário o aumento em análises qualitativas e quantitativas, como estimativas de estoque de crescimento comumente expressas em termos de volume. Desta forma, o objetivo deste estudo foi analisar a aplicação de Redes Neurais Artificiais na estimação do volume de árvores de eucalipto em áreas de plantio da região de Monte Dourado, no estado do Pará. Os dados do presente estudo são oriundos de plantios clonais não desbastados de híbridos de E. grandis W. Hill ex Maiden e E. urophylla S.T. Blake, onde foram mensurados a circunferência (CAP em cm, a 1,30 m do solo), e altura total (H em m) de 9 árvores de cada parcela por ano. Foram avaliadas as projeções volumétricas obtidas por meio do modelo de Clutter em comparação com as Redes Neurais Artificiais (RNAs). As RNAs foram eficientes para estimar o volume, o que foi constatado por meio das estatísticas de avaliação (erro médio percentual (BIAS (%)), raiz quadrada do erro médio (RQEM (%)), e coeficiente de correlação (r_ŷ.y).