Os métodos de autenticação de usuário evoluíram de senhas tradicionais, vulneráveis a ataques cibernéticos e difíceis de gerenciar, para soluções mais seguras. Neste sentido, o reconhecimento facial surge como uma solução promissora para a autenticação de usuários, oferecendo uma alternativa segura, eficiente e intuitiva. Portanto, o objetivo deste estudo foi criar um software de autenticação de usuário baseado em reconhecimento facial, a partir de algoritmos de inteligência artificial pré-treinados para identificar indivíduos através de suas características faciais. O software foi criado em Python, utilizando o framework Flask, HTML5, CSS3 e Java Script. Também foram utilizadas bibliotecas de visão computacional como o Open-CV, D-Lib, Face Recognition para capturar e tratar as imagens faciais dos usuários, mapear os pontos faciais, codificar e realizar o reconhecimento facial. O banco de dados relacional SQLite foi utilizado para armazenar as informações do usuário e sua imagem facial codificada. O funcionamento da solução produzida acontece em duas etapas: cadastro, onde o usuário fornece dados e uma imagem do rosto, e autenticação de usuário, onde o software compara a imagem do usuário com a do cadastro para confirmar sua identidade. O reconhecimento facial se mostrou uma solução promissora para autenticação de usuários, oferecendo mais praticidade. No entanto, é preciso aprimorar a metodologia para lidar com desafios como variações de iluminação e poses, além de garantir a proteção contra fraudes e privacidade.