Vamos analisar cada afirmativa: I. As MLPs são capazes de resolver problemas não lineares. Verdadeiro, as redes neurais multicamadas (MLPs) são projetadas para lidar com problemas não linearmente separáveis, como o problema do XOR. II. O aumento de camadas ocultas tende a ampliar o poder de aprendizado, mas também aumenta a complexidade. Verdadeiro, adicionar mais camadas ocultas pode aumentar a capacidade da rede de aprender representações complexas, mas também pode tornar o modelo mais complexo e difícil de treinar. III. As MLPs utilizam funções de ativação para introduzir não linearidade. Verdadeiro, as funções de ativação, como ReLU, sigmoid e tanh, são usadas nas MLPs para introduzir não linearidade nas saídas dos neurônios. IV. As MLPs estão limitadas a resolver apenas problemas de classificação linearmente separáveis. Falso, essa afirmativa é incorreta, pois as MLPs são especificamente projetadas para resolver problemas não linearmente separáveis. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são I, II e III. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: e) I, II e III.