Kucing yang merupakan salah satu hewan peliharaan paling populer di dunia tentunya memiliki banyak jenis ras kucing contohnya seperti siame, anggora, persia dan lain-lain. Setiap ras kucing memiliki kebutuhan yang berbeda dalam pemeliharaanya dimana kelalaian dari pemeliharaannya bisa berakibat fatal bagi kucing yang dipelihara. Melihat permasalahan dari sulitnya mengetahui jenis ras kucing tanpa adanya sertifikasi khusus membuat pemeliharaan kucing dengan baik menjadi sulit maka dari itu pentingnya untuk mengetahui jenis ras kucing agar pemelihara tidak lalai dalam pemeliharaanya meruapakan suatu proses penting dari pemeliharaan kucing. Pentingnya proses ini membuat penulis mencoba untuk mengklasifikasikan jenis ras kucing yang populer dengan metode Convolutional Neural Network yang sangat baik untuk melakukan pengenalan dan pendeteksian object. Menggunakan empat kelas jenis kucing populer menghasilkan model yang menggunakan lebih dari 10000 dataset kucing yang terdiri dari ras kucing siame, maine coon, anggora dan persia yang dilatih sebanyak 15 kali cirkulasi data atau epochs dimana model dapat mengklasifikasi ras kucing dengan tingkat akurasi rata rata 88,82 persen.