Currently, because of its many applications, the handwritten character recognition problem is growing in popularity. The task of recognizing handwritten Chinese characters poses more of a challenge than that of recognizing handwritten numerals and English alphabets for a variety of reasons. To solve this problem, the paper presents a handwritten Chinese character recognition solution based on the famous convolutional neural network architecture Lenet-5. Experimental results on CASIA handwritten datasets demonstrate the ability to accurately predict handwritten Chinese characters for a period of fewer than 0.1 seconds.Gần đây, bài toán nhận dạng ký tự viết tay trở nên phổ biến hơn bởi những ứng dụng đa dạng của nó. So với bài toán nhận dạng các chữ số và chữ cái tiếng Anh viết tay, việc nhận dạng các ký tựtiếng Trung viết tay là một bài toán khó khăn hơn bởi nhiều lý do. Để giải quyết được vấn đề này, bài báo trình bày một giải pháp nhận dạng ký tự tiếng Trung viết tay dựa trên kiến trúc mạng nơrontích chập nổi tiếng LeNet-5. Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu viết tay CASIA minh họa khả năng dự đoán chính xác ký tự tiếng Trung viết tay trong khoảng thời gian dưới 0,1 giây.