Osmanlıca, yüzyılları kapsayan bir tarihe ışık tutabilecek, onlarca neslin yaşantılarını, hayallerini, bilgi birikimini kapsayan zengin bir dildir. Ancak Arap alfabesini temel alan karmaşık yapısı ve Türkçe’nin ihtiyaçlarını karşılamakta zorlanması nedeni ile modern çağa uyum sağlayamamış ve değişime uğramıştır. Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Osmanlıca Belge Çözümleyici projesi kapsamında, tarihi belgeler üzerinde araştırma yapmak isteyen insanların önüne çıkan yeni bir alfabe öğrenme zorluğunu gidermek ve Osmanlıca yazılmış belgeleri anlamalarını kolaylaştırmak için bir platform geliştirilmesi amaçlanmıştır. Platform, kullanıcının görüntüsünü verdiği Osmanlıca belgenin içinde kullanıcının çevirmek istediği metni seçmesini ve bu metnin perspektif dönüşüm ile düzeltilerek sonraki görüntü işleme adımlarına hazır hale gelmesini sağlayan bir araç bulundurmaktadır. Seçilen metin otomatik görüntü işleme yöntemleri ile satırlarına, kelimelerine ve karakterlerine ayrıldıktan sonra bir Evrişimsel Sinir Ağı (ESA, Convolutional Neural Network-CNN) kullanılarak metinde bulunan karakterler tanınmıştır. Arap alfabesi ve yazım kuralları nedeni ile birçok kelimede yazılmayan, ya da yazılıp telaffuz edilmeyen karakterler bulunmaktadır. Bu nedenle, kelimelerin düzenlenmesi gerekmektedir. Bu işlem ise Zemberek doğal dil işleme eklentisi kullanılarak yapılmış, metinde bulunan kelimelere karşılık gelebilecek kelimelerin önerilmesi amaçlanmıştır. Kullanıcıya Zemberek eklentisinin önereceği kelimeler arasında seçim yapma ya da kendi önerdiği kelimeyi girme imkanı tanınmıştır. Sonuç olarak sistemin satır ayırma başarısı %97, satırlar üzerindeki kelimeleri ayırma başarısı ise %96 olmuştur. Bununla birlikte uygun ayrılmış karakterler için %88.47 doğru sınıflandırma yapılmaktadır.