Neste trabalho e proposta uma metodologia para reducao de custo de manutencao nos comutadores de tap sob carga(OLTC) dos transformadores de potencia de extra alta tensao. A metodologia esta baseada na utilizacao de redes neurais artificiais (RNA) para o processamento inteligente dos sinais de entrada dos comutadores. As redes neurais adequadamente treinadas permitem criar um sistema de informacao e diagnostico dedicado a OLTC que podem interpretar e diagnosticar os componentes atraves das entradas em tempo real de forma a, postergar os intervalos de manutencao, prevendo quando o OLTC devera sofrer intervencao de manutencao baseada na condicao do OLTC. Foi adotada uma arquitetura de RNA de multiperceptron na qual a entrada considera um vetor com 22 entrada e apenas uma saida com o status da condicao do OLTC em funcao do tempo de operacao. Essa informacao de saida e utilizada para determinar os periodos de manutencao dos comutadores de tap. E realizada uma aplicacao do sistema proposto considerando o comutador de tap sob carga de um banco de autotransformador de 500/230/13.8kV, 600MVA da Eletronorte e, os resultados indicam as vantagens da CBM usando RNA."