[pt] Testes existentes para não-linearidade em Modelos de Correção de Erros são altamente intensivos computacionalmente e apresentam parâmetros de estorvo na distribuição assintótica, que precisam ser levantadas através de simulações por bootstrap. É proposto um teste consistente, implementável em qualquer pacote estatístico e que apresenta distribuição assintótica Qui-Quadrado. Além disso, experimentos de Monte Carlo mostram que em pequena amostra o teste tem boas propriedades de tamanho e poder, muitas vezes melhores do que os testes existentes. Também é apresentada uma condição sob a qual um estimador em dois estágios para os parâmetros do modelo é assintoticamente normal. A aplicação do modelo a preços internacionais de commodities agrícolas mostra evidência de ajuste não-linear nos preços de trigo. / [en] Existing tests for nonlinearity in vector error correction models are highly intensive computationally and have nuisance parameters in the asymptotic distribution, what calls for cumbersome bootstrap calculations in order to assess the distribution. Our work proposes a consistent test which is implementable in any statistical package and has Chi-Squared asymptotics. Moreover, Monte Carlo experiments show that in small samples our test has nice size and power properties, often better than the preexisting tests. We also provide a condition under which a consistent two step estimator for the model parameters is asymptotically normal. Application to international agricultural commodities prices show evidence of nonlinear adjustment to the long run equilibrium on the wheat prices.