Göğüs kanseri dünyada kadınlar arasında en sık karşılaşılan kanserlerden birisidir. Hastalık erken teşhis edilmediğinde ölüme yol açabilmektedir. Göğüs kanseri tümörünün doğru bir şekilde sınıflandırılması tıbbi alanda zorlu bir problemdir.  Bu çalışmada, iğne aspirasyon tekniği kullanılarak biyopsi parçasından çıkartılmış metrik verileri içeren Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) veri seti kullanılarak kanser veya kanser değil ikili sınıflandırılması gerçekleştirilmektedir. Sınıflandırma işlemi için sinir ağları mimarisi ve keras derin öğrenme kütüphanesi araçlarından yararlanılır. Uygulama sonuçları sınıflandırma başarımının % 98 civarında olduğunu göstermektedir. Çalışmada hassasiyet, kesinlik, f1-skoru ve karmaşıklık matrisi gibi performans ölçümlerine ait sonuçlar da verilerek yöntemin başarısı desteklenmiştir.