Det här arbetet har undersökt om det är möjligt att klassificera bilder tagna av åtelkameror med hjälp av olika bildklassificeringsmetoder inom deep learning. Anledningen till att bilder från åtelkameror undersöktes, var på grund projektet ”Åtelkameror som verktyg för viltuppskattningar” vilket samlar in data och för statistik över främst älgbeståndet inom Gävleborgsregionen med hjälp av åtelkameror. Det undersöktes därför hur bildklassificering med neurala nätverk kunde användas för att automatisk klassificera bilder utifrån följande klassificeringsdomäner: är det ett djur på bilden?, vilka djurarter är på bilden?, om djuret är en älg är den då vuxen eller juvenil?   De bildklassificeringsmetoder som undersöktes var binärklassificering och objektdetektering. Binärklassificering användes för klassificeringsdomäner är det ett djur på bilden, objektdetektering användes för klassificeringsdomäner vilka djurarter är i bilden. Både binärklassificering och objektdetektering användes för att skilja en vuxen älg från en juvenil älg.  Resultaten för binärklassificeringen visade att ResNet generellt klassificerade bilder bättre än VGG-16, när det skulle avgöras om bilden innehöll ett djur eller inte. För att klassificera älgar som var vuxna eller juvenila så presterade VGG-16 och ResNet-101 bäst. Resultaten för objektdetekteringen visade generellt att YOLOv3 presterade bättre än YOLOv3-tiny, det gick även att se att båda neurala nätverken presterade bättre när de tränades med färre klasser. När tränings- och testdataseten delades upp så att träningsbilderna och testbilder kom från olika kameror så noterades en minskning av resultateten för både objektdetektering och binärklassificering.