Segundo a Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura(FAO), entre 1974 e 2017, a proporção de unidades populacionais de peixes encontrados em níveis biologicamente sustentáveis caiu de 90% para cerca de 65,8%, em média mundial. Ao mesmo tempo, globalmente, entre 1976 e 2018, o valor das exportações de pescados aumentou de 7,8 bilhões de dólares para cerca de 164 bilhões de dólares. Este aumento no valor e procura pela pesca, faz com que a fiscalização seja ainda mais necessária, pois a partir da pesca ilegal, os produtos gerados por ela chegam ao mercado exterior, prejudicando mercados locais, ampliando o risco de pobreza. De acordo com Telesetsky(2015), o valor gerado pela pesca INN é algo entre 10 bilhões e 23,5 bilhões de dólares por ano, com base em uma estimativa dos EUA, em 2011. Pesca INN, é uma sigla para Pesca ilegal, não declarada e não regulamentada. Onde na pesca ilegal é o ato da pesca utilizando de meios ilegais ou locais de preservação/proibidos, a pesca não declara é o ato da pesca sem a devida declaração dos meios utilizados, locais de pesca e informações relevantes à lei, a pesca não regulamentada diz respeito à pesca feita em locais sem regulação para pesca, onde não há controle de pesca. Atualmente, o Brasil não possui dados concretos sobre a pesca em geral, visto que um dos últimos relatórios sobre tal foi emitido em 2011. Isso acaba por cegar, estatisticamente, tanto a comunidade pesqueira, quanto ambientalistas e entidades protetoras do ecossistema aquífero. Juntamente à falta de informação, temos uma ineficácia na prevenção da pesca INN, visto a vasta extensão da costa brasileira, o que permite a prática em locais de preservação, locais estes proibidos para pesca por diversos motivos. Em alguns locais, a polícia militar ambiental já usufrui de drones para prevenção desta prática, porém, seu monitoramento depende de um agente monitorando essa vistoria, o que acaba por reduzir a eficácia e praticidade do monitoramento. Pensando nisso, para auxiliar no monitoramento e prevenção da pesca ilegal, foi desenvolvido uma aplicação baseada em Python, Machine Learning e Processamento de Imagens, onde, a partir de um vídeo proveniente de um drone, podemos identificar, e demarcar, a presença de uma embarcação em uma área proibida e/ou monitorada, gerando um relatório com a imagem da embarcação e informações de seu encontro para análise das autoridades responsáveis. Para o desenvolvimento deste projeto, foram utilizados bancos de dados relativos à diferentes imagens de embarcações e corpos d’água de diversos tipos, representando o que é uma embarcação e o que não é, para o treinamento da inteligência artificial. Utilizando a inteligência artificial para realizar a triagem de imagens estáticas, detectando embarcações em imagens de teste. Após a triagem, é desenvolvido o gerador de relatório, utilizando a biblioteca ReportLab para gerenciar os arquivos pdf, onde é criada uma função que é chamada após a detecção de embarcações pela triagem, gerando um relatório com a imagem da embarcação detectada. Para a realização de uma detecção e rastreio, na imagem, de uma embarcação, foi utilizado OpenCV, demarcando na imagem onde se encontra a embarcação. Os resultados obtidos até o momento mostram que as funções programadas realizam suas tarefas, a inteligência artificial, junto à triagem, apresentam uma precisão de 97%, gerando um relatório com a imagem detectada pela triagem. Quanto à detecção, rastreio e demarcação por OpenCV, está realiza sua função, podendo demarcar mais de uma embarcação em uma imagem. Para o futuro do projeto, é planejada a implementação de automação de drones, para que o sistema possa fazer a vistoria de forma completa e autônoma, facilitando e auxiliando na vistoria, monitoramento e preservação de áreas protegidas contra pesca.. Palavras-chave: Pesca Ilegal, Software, Prevenção, Machine Learning, Inteligência Artificial, Processamento de imagem, Embarcações, Sistema