As redes neurais convolucionais (CNN) são especialmente projetadas para processar dados que têm uma estrutura de grade, como imagens. Elas são eficazes em reconhecer padrões visuais, como bordas, formas e texturas, o que as torna ideais para tarefas de visão computacional. Analisando as alternativas: a) Analisar séries temporais em finanças - Isso é mais adequado para redes neurais recorrentes (RNN). b) Processar dados tabulares em planilhas - Isso geralmente é feito por redes neurais densas ou outros algoritmos de aprendizado de máquina. c) Reconhecer padrões em dados visuais, como imagens - Esta é a principal função das CNNs. d) Criar representações em texto para tradutores automáticos - Isso é mais relacionado a modelos de linguagem, como Transformers. e) Controlar sistemas mecânicos em automação industrial - Isso não é o foco das CNNs. Portanto, a alternativa correta é: c) Reconhecer padrões em dados visuais, como imagens.