Este trabalho teve por objetivo abordar tarefas de classificação e detecção de grãos de milhos em imagens a partir de modelos do estado da arte de Visão Computacional com Deep Learning, viabilizando o desenvolvimento de soluções para Agricultura Digital. Na tarefa de classificação, observou-se que o desbalanceamento das classes contempladas teve baixo impacto no bom desempenho dos modelos, ao passo que na tarefa de detecção foi possível superar resultados de trabalhos da literatura (aumento percentual de 16,33%) e também aferir a generalização em outros cenários. Os resultados obtidos colaboram para a estimativa de produtividade e tomada de decisão no contexto da cultura do milho.