Il presente lavoro si incentra sull'analisi e classificazione delle lesioni cutanee attraverso l'uso della rete neurale Inception V3, sulla quale si è intervenuto con opportuni adattamenti. Tra le diverse tipologie di lesioni cutanee, sono state individuate sette classi, valutate le più rilevanti a livello di prognosi medica. Partendo da altri due dataset preesistenti (HAM 10000 e ISIC), la prima fase del lavoro è stata incentrata sulla creazione di un dataset bilanciato, con l'obbiettivo specifico di ottenere prestazioni elevate e un alto tasso di apprendimento delle features specifiche di ogni classe. Non è stato però possibile raggiungere tale obbiettivo per mancanza di un sufficiente numero di immagini per classe.