A proposta deste trabalho teve como objetivo realizar um estudo comparativo do uso de uma rede do tipo MLP e algoritmos Bioinspirados para predição de doenças cardíacas, um problema grave na saúde de muitas pessoas. Usando a base dados UCI Heart Disease Dataset, foram aplicadas as técnicas análise de componentes principais e a Decomposição em valores singulares para redução de dimensionalidade com a finalidade de melhorar o desempenho dos modelos. A MLP foi implementada com cinco camadas, enquanto o algoritmo biosinpirado escolhido, Optimização por enxame de partículas (PSO) foi configurado com trinta partículas. Métricas como acurácia, precisão, recall e F1 score foram utilizadas a fim de comparar seus desempenhos. Os resultados obtidos ajudam a entender as vantagens e desvantagens de cada abordagem, possibilitando uma análise comparativa do uso dos modelos em diferentes cenários, onde foi possível observar resultados de até 85% de acurácia.
