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O cancro da mama continua a ser uma das doenças mais prevalentes e potencialmente fatais que afectam as mulheres em todo o mundo. A deteção precoce e precisa desempenha um papel crucial na melhoria das taxas de sobrevivência e na orientação de estratégias de tratamento eficazes. Com os rápidos avanços da Inteligência Artificial (IA), as técnicas de aprendizagem automática e de visão por computador estão a ser cada vez mais aplicadas para automatizar os processos de classificação do cancro da mama e de segmentação de imagens. Este estudo centra-se no desenvolvimento de uma estrutura inteligente que integra a eliminação recursiva de caraterísticas (RFE) com um classificador Support Vetor Machine (SVM) para melhorar a precisão e a fiabilidade da deteção e análise do cancro da mama. Os resultados experimentais demonstram que a combinação de técnicas de segmentação, a otimização de caraterísticas baseada em RFE e a classificação SVM melhoram significativamente o desempenho do diagnóstico quando comparadas com as abordagens convencionais de aprendizagem automática. O modelo alcança uma elevada exatidão, precisão e recuperação, tornando-o adequado para aplicações clínicas em que a fiabilidade é fundamental.