Vamos analisar cada uma das opções para identificar a desvantagem correta das redes neurais artificiais: A) As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas. - Isso pode ser verdade em alguns casos, mas não é uma desvantagem geral, pois a especialização pode ser desejável. B) Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais, sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta. - Isso não é verdade, pois a flexibilidade não garante que sempre se consiga um modelo com alta taxa de acerto; pode haver overfitting ou problemas de generalização. C) Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura. - Esta é uma desvantagem real, pois a complexidade das redes neurais pode dificultar a interpretação dos resultados e a relação com a arquitetura utilizada. D) As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto. - Embora as redes neurais possam ser usadas em contextos probabilísticos, isso não significa que não se possa avaliar sua taxa de acerto. E) Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais. - Embora possam ser complexas, isso não é uma desvantagem absoluta, pois a complexidade pode ser necessária para resolver problemas complexos. A opção que melhor representa uma desvantagem das redes neurais artificiais é: C) Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.