[pt] Este trabalho tem como objetivo identificar uma terminologia e expressões relevantes do domínio de óleo e gás (OeG) e estruturá-la como uma taxonomia, tendo em vista o levantamento de itens para a anotação de entidades dentro do domínio. Para tanto, foi construída uma lista de termos relevantes da área, com base em diversas fontes, e, em seguida, a lista foi estruturada hierarquicamente por meio de regras. O processo de elaboração da taxonomia seguiu aspectos teóricometodológicos utilizados por diversos trabalhos semelhantes dentro da área. O trabalho procura evidenciar que a identificação de uma terminologia de um domínio técnico e a sua estruturação como taxonomia podem servir como a primeira etapa do levantamento de entidades de um domínio. Por conta disso, o trabalho também se propõe a discutir estratégias para identificação de entidade mencionada (EM) e possibilitar um diálogo entre duas áreas: Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Linguística. De maneira geral, espera-se que a taxonomia ajudar a suprir, mesmo que de forma modesta, a escassez de recursos linguísticos para as técnicas do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e da Extração de Informação (EI), dentro da área de óleo e gás. / [en] This work aims to identify a terminology and relevant expressions of the oil and gas domain and structure it as a taxonomy. To this end, a list of relevant terms in the area was built, based on various sources, and then the list was structured hierarchically by rules. The taxonomy elaboration process followed theoretical and methodological aspects used by several similar works within the area. The work tries to show that the identification of a technical domain terminology and its structuring as a taxonomy can serve as the first stage of the identification of entities in a domain. Because of this, the work also proposes to discuss strategies for identifying named entity and to enable a dialogue between two areas: Natural Language Processing (NLP) and Linguistics. In general, the taxonomy presented is expected to supply, at least in a modest way, the lack of linguistic resources for techniques of Natural Language Processing (NLP) and Information Extraction (EI), within the area of oil and gas.