[pt] Esta dissertação investiga o uso de Algoritmos Genéticos aplicados em dados sísmicos com o objetivo de obter parâmetros físicos e atributos sísmicos que auxiliem na caracterização das rochas de um subsolo terrestre. Os dados sísmicos têm sido extensamente empregados no setor de exploração de petróleo. As aplicações envolvendo sísmica não se restringem na busca por novas reservas de petróleo, mas também são usadas para projetar novos poços e melhorar a produção dos reservatórios de petróleo. O levantamento de dados sísmicos permite analisar extensas áreas da subsuperfície com custo praticável em relação a outras técnicas. Entretanto, a interpretação desses dados com o objetivo de obter informações relevantes e acuradas não é uma tarefa simples. Para isto, várias técnicas de inversão sísmica vêm sendo desenvolvidas. Este trabalho consistiu em avaliar uma alternativa que emprega Algoritmos Genéticos para inverter parâmetros a partir de dados sísmicos. Existem 3 etapas principais neste trabalho. Primeiramente, foram estudados o tema da exploração sísmica e a técnica de Algoritmos Genéticos. Na segunda etapa foi definido um modelo, usando Algoritmos Genéticos, que busca, neste caso, minimizar uma medida de erro, para obtenção dos parâmetros objetivos. Finalmente, foi implementado um sistema a partir do modelo proposto e realizados os estudos de casos com dados sísmicos sintéticos para avaliar o seu desempenho. O modelo baseado em Algoritmos Genéticos foi avaliado submetendo-se seus resultados a um especialista e comparando-os com os da busca aleatória. Os resultados obtidos se mostraram consistentemente satisfatórios e sempre superiores aos da busca exaustiva. / [en] This dissertation investigates the use of Genetic Algorithms applied to seismic data with the objective of obtaining physical parameters and seismic attributes that would facilitate the characterization of rocks in terrestrial subsoil. The seismic data has been extensively utilized in the field of petroleum exploration. The applications involving seismic are not restrained to the search for new petroleum reserves, but are also used to project new wells and to improve the production of existing petroleum reservoirs. The survey of seismic data allows the analysis of extended areas of the subsurface at an affordable price relative to other techniques. However, the interpretation of the data with the objective of obtaining relevant and accurate information is not an easy task. For that, several seismic inversion techniques are being developed. This work consists in evaluating an alternative that uses Genetic Algorithms to invert parameters from seismic data. There are 3 main stages in this work. Initially, the theme of seismic exploration and the technique of Genetic Algorithms have been studied. On the second stage a model has been defined, using Genetic Algorithms, which aims, in this case, to minimize an error measurement, obtaining objective parameters. Finally, a system from the proposed model has been implanted and the study of cases with synthetic seismic data has been executed to evaluate its performance. The process of optimizing has been compared to the process of random search and the results obtained by the model have always been superior.