Di era digital saat ini, budaya perusahaan sangat penting untuk kesuksesan suatu perusahaan karena mempengaruhi norma, nilai, pengetahuan, dan kebiasaan karyawan. Budaya perusahaan yang kuat memberikan arahan yang jelas dan mempengaruhi sikap dan perilaku karyawan, yang membantu perusahaan mencapai tujuan. Dengan menggunakan model deep learning yaitu Convolutional Neural Networks (CNN), penelitian ini menyelidiki pentingnya klasifikasi teks budaya perusahaan. Dengan menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF, data dibagi menjadi training data 80% dan testing data 20%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN dengan ekstraksi fitur TF-IDF memiliki akurasi label integrity tertinggi sebesar 0,974 dibandingkan dengan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan CNN mencapai akurasi tertinggi sebesar 0,974 pada label integrity, lebih unggul dibandingkan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Support Vector Machine (SVM) yang masing-masing memperoleh akurasi 0,967 dan 0,902 pada label yang sama. Selain itu, pada label excellence, CNN memperoleh akurasi 0,891, lebih tinggi dibandingkan LSTM dengan 0,857 dan SVM dengan 0,879. Ini menunjukkan bahwa model ini berguna untuk digunakan dalam analisis budaya perusahaan dan menunjukkan bahwa itu baik untuk klasifikasi teks.