Bệnh Alzheimer là một trong những bệnh lý về não tác động lớn làm giảm trí nhớ của con người nhất là người lớn tuổi. Nó là một trong những bệnh lão khoa xảy ra thông thường hoặc liên quan bệnh thần kinh. Mặc dù các triệu chứng Alzheimer có thể rất khác nhau, nhưng dấu hiệu thường gặp là người bệnh hay quên hoặc nghiêm trọng hơn nữa là ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của người bệnh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một tiếp cận sử dụng các mạng học sâu để để phát hiện và phân loại tự động bệnh Alzheimer với các mạng nơron Densenet, Resnet, Inception. Chúng tôi huấn luyện các mô hình này và kiểm tra trên tập dữ liệu Alzheimer's Dataset 4 class of Images và Alzheimer MRI Dataset. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất với mô hình mạng DenseNet đạt độ chính xác cao lên tới 99 %. Phương pháp này hỗ trợ hiệu quả cho các bác sĩ phát hiện sớm và phân loại được bệnh Alzheimer để có hướng điều trị kịp thời cho bệnh nhân.