[pt] Evidências indicam que ações de empresas de um mesmo setor da economia apresentam retornos semelhantes ao longo do tempo, uma vez que estariam expostas a variáveis econômico-financeiras e técnico-operacionais semelhantes. Gestores de recursos, de maneira geral, utilizam esta evidência em suas avaliações diárias na busca pelos melhores investimentos. Entretanto, na grande maioria dos casos, não há um embasamento teórico e matemático que comprove essa relação entre as ações. O objetivo dessa dissertação é verificar se, para um grupo de ações classificadas como mais relevantes dentre as presentes na Bolsa de Valores brasileira, os preços diários de fechamento que se comportam analogamente correspondem a empresas de um mesmo setor econômico. Para testar tal hipótese, serão avaliados diferentes métodos de clusterização aplicados a matriz de dissimilaridade entre os dados estudados, que por sua vez será determinada a partir de diferentes técnicas não-paramétricas de cálculo de dependência entre dados. Os métodos testados serão comparados e o melhor escolhido através da aplicação de índices de validação de clusterizações. / [en] Evidence indicates that shares of companies belonging to the same economic sector have similar returns over time, since they would be exposed to similar economic-financial and technical-operational variables. Portfolio managers, in general, use this evidence in their daily valuations in order to find the best investment alternatives. However, in most cases, there isn`t a theoretical and mathematical background proving this relationship between stocks exists. The objective of this dissertation is to determine whether, for a group of stocks classified as among the most important of the Brazilian stock market, the daily closing prices that behave similarly correspond to companies in the same economic sector. To test this hypothesis, various clustering methods were evaluated and applied to the dissimilarity matrix calculated for the analyzed data, which is determined using different non-parametric techniques for calculating the dependency between data. The models were compared and the best selected by applying clustering validation index.