Para um paciente acometido por câncer, o diagnóstico precoce é sua maior chance de cura e sobrevida. Um bom prognóstico parte da detecção da doença nos estágios iniciais. Carcinoma Espinocecular Oral está entre as principais causas de morte por câncer em todo o mundo, e é geralmente associado a um mal prognóstico. Entretanto, biomarcadores salivares apresentam uma boa resposta para o reconhecido precoce deste câncer. Assim, considerando a relevância deste assunto, neste artigo é proposto um método de inteligência artificial para detecção precoce do carcinoma através de biomarcadores salivares. O problema é abordado com uma rede neural multicamadas do tipo feedforward alimentada com 51 biomarcadores salivares extraídos de amostras de pacientes com Carcinoma Espinocecular Oral e de pacientes de controle. Os resultados mostram que 94,03%, 92,59% e 95% de acurácia, sensibilidade e especificidade, respectivamente, podem ser alcançadas para este problema, contribuindo com o diagnóstico precoce desta doença.