The handwritten recognition system is a process of learning a pattern from a given image of text. The recognition process usually combines a computer vision task with sequence learning techniques. Transcribing texts from the scanned image remains a challenging problem, especially when the documents are highly degraded, or have excessive dusty noises. Nowadays, there are several handwritten recognition systems both commercially and in free versions, especially for Latin based languages. However, there is no prior study that has been built for Ge’ez handwritten ancient manuscript documents. In contrast, the language has many mysteries of the past, in human history of science, architecture, medicine and astronomy. In this thesis, we present two separate recognition systems. (1) A character-level recognition system which combines computer vision for character segmentation from ancient books and a vanilla Convolutional Neural Network (CNN) to recognize characters. (2) An end- to- end segmentation free handwritten recognition system using CNN, Multi-Dimensional Recurrent Neural Network (MDRNN) with Connectionist Temporal Classification (CTC) for the Ethiopic (Ge’ez) manuscript documents. The proposed character label recognition model outperforms 97.78% accuracy. In contrast, the second model provides an encouraging result which indicates to further study the language properties for better recognition of all the ancient books. / Det handskrivna igenkännings systemet är en process för att lära sig ett mönster från en viss bild av text. Erkännande Processen kombinerar vanligtvis en datorvisionsuppgift med sekvens inlärningstekniker. Transkribering av texter från den skannade bilden är fortfarande ett utmanande problem, särskilt när dokumenten är mycket försämrad eller har för omåttlig dammiga buller. Nuförtiden finns det flera handskrivna igenkänningar system både kommersiellt och i gratisversionen, särskilt för latin baserade språk. Det finns dock ingen tidigare studie som har byggts för Ge’ez handskrivna gamla manuskript dokument. I motsats till detta språk har många mysterier från det förflutna, i vetenskapens mänskliga historia, arkitektur, medicin och astronomi. I denna avhandling presenterar vi två separata igenkänningssystem. (1) Ett karaktärs nivå igenkänningssystem som kombinerar bildigenkänning för karaktär segmentering från forntida böcker och ett vanilj Convolutional Neural Network (CNN) för att erkänna karaktärer. (2) Ett änd-till-slut-segmentering fritt handskrivet igenkänningssystem som använder CNN, Multi-Dimensional Recurrent Neural Network (MDRNN) med Connectionist Temporal Classification (CTC) för etiopiska (Ge’ez) manuskript dokument. Den föreslagna karaktär igenkännings modellen överträffar 97,78% noggrannhet. Däremot ger den andra modellen ett uppmuntrande resultat som indikerar att ytterligare studera språk egenskaperna för bättre igenkänning av alla antika böcker.