[pt] Recentemente, ondas guiadas por ultrassom têm mostrado grande potencial para ensaios não destrutivos e monitoramento de integridade estrutural (SHM) em um cenário de avaliação de danos. As medições obtidas por meio de ondas elásticas são particularmente úteis devido a sua capacidade de se propagarem em diferentes materiais, como meios sólidos e fluidos e, também, a capacidade de abrangerem áreas amplas. Ao possuir suficientes medições oriundas de ondas guiadas, técnicas avançadas baseadas em dados, como aprendizado de máquina, podem ser aplicadas ao problema, tornando o procedimento de avaliação de danos ainda mais poderoso e robusto. Com base nessas circunstâncias, o presente trabalho trata da aplicação de modelos de aprendizado de máquina para fornecer inferências de avaliação de falhas baseadas em informações de ondas guiadas por ultrassom. Dois principais estudos de caso são abordados. Primeiramente, uma placa de polímero reforçado com fibra de carbono (PRFC) é avaliada, utilizando dados da literatura de sinais de onda guiada do tipo Lamb na detecção de defeitos pontuais. Os resultados demonstraram que uma abordagem que utiliza um sinal de referência foi capaz de obter excelentes acurácias ao usar a extração de características baseadas em técnicas de identificação de sistemas. Em um segundo momento, defeitos semelhantes à corrosão em uma placa de alumínio são classificados de acordo com sua gravidade. A metodologia é auxiliada por um esquema de separação de modos em sinais de ondas guiadas do tipo SH pré-adquiridos. Os resultados obtidos mostraram que a adoção da separação de modos pode, de fato, melhorar os resultados do aprendizado de máquina. / [en] Recently ultrasonic guided waves have shown great potential for nondestructive testing and structural health monitoring (SHM) in a damage evaluation scenario. Measurements utilizing elastic waves are particularly useful due to their capability to propagate in different materials such as solid and fluid bounded media, and, also, the ability to cover broad areas. When enough guided waves measurements are available and advanced data-driven techniques such as machine learning can be applied to the problem, the damage evaluation procedure becomes then even more powerful and robust. Based on these circumstances, the present work deals with the application of machine learning models to provide fault evaluation inferences based on ultrasonic guided waves information. Two main case studies are tackled in the mentioned subject. Firstly, a carbon fiber reinforced polymer (CFRP) plate is assessed using open data of Lamb guided wave signals in the detection of dot type defects. Results demonstrated that a baseline dependent approach can obtain excellent results when using system identification feature extraction. Secondly, corrosion-like defects in an aluminium plate are classified according to their severity. The methodology is assisted by a mode separation scheme of SH guided waves signals of pre-acquired data. Results have shown that the adoption of mode separation can in fact improve the machine learning results.