Introdução: Redes neurais convolucionais (CNN), pertencentes ao campo do aprendizado profundo, têm sido amplamente utilizadas na radiologia odontológica devido à sua eficácia na análise automatizada de imagens. Demonstram alto desempenho na interpretação de exames radiográficos intraorais, extraorais, panorâmicos e de tomografia computadorizada de feixe cônico, com capacidade de identificar, classificar e segmentar estruturas anatômicas e alterações patológicas. Operam por meio de camadas convolucionais que extraem características visuais progressivamente mais complexas, mimetizando o modo como o cérebro humano processa imagens. Objetivo: Avaliar o desempenho e o mecanismo de funcionamento das redes neurais convolucionais como instrumento de apoio à radiologia e imaginologia odontológica. Método: Foi realizada uma análise qualitativa sobre o uso de CNNs como ferramenta auxiliar no diagnóstico odontológico por imagem, com base em pesquisas nas bases de dados PubMed, Portal de Periódicos CAPES e IEEE Xplore. Resultado: Estudos recentes demonstram sua aplicação na detecção de cáries, lesões periapicais, fraturas radiculares, reabsorções dentárias, entre outras condições odontológicas, além de sua utilidade no planejamento de tratamentos. Além de aumentar a acurácia diagnóstica, o uso de CNNs reduz significativamente o tempo de análise, facilita o rastreamento de patologias em grandes volumes de exames, promove a padronização de critérios diagnósticos e amplia o acesso a uma odontologia de precisão, inclusive em contextos de telerradiologia ou em regiões com escassez de profissionais especializados. No entanto, persistem desafios como a necessidade de bases de dados amplas e bem rotuladas, a variabilidade entre protocolos de imagem e a validação clínica contínua desses modelos em contextos reais. Conclusão: Redes neurais convolucionais constituem uma ferramenta eficaz para segmentação e análise de imagens radiográficas odontológicas. Apesar de desafios técnicos, seu uso apresenta potencial para transformar o diagnóstico odontológico, melhorar a precisão clínica e otimizar o planejamento de tratamentos.