[pt] No contexto de comércio eletrônico, descrições de produtos exercem grande influência na experiência de compra. Descrições bem feitas devem idealmente informar um potencial consumidor sobre detalhes relevantes do produto, esclarecendo potenciais dúvidas e facilitando a compra. Gerar boas descrições, entretanto, é uma atividade custosa, que tradicionalmente exige esforço humano. Ao mesmo tempo, existe uma grande quantidade de produtos sendo lançados a cada dia. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma nova metodologia para a geração automatizada de descrições de produtos, usando as avaliações deixadas por usuários como fonte de informações. O método proposto é composto por três etapas: (i) a extração de sentenças adequadas para uma descrição a partir das avaliações (ii) a seleção de sentenças dentre as candidatas (iii) a geração da descrição de produto a partir das sentenças selecionadas usando um Large Language Model (LLM) de forma zero-shot. Avaliamos a qualidade das descrições geradas pelo nosso método comparando-as com descrições de produto reais postadas pelos próprios anunciantes. Nessa avaliação, contamos com a colaboração de 30 avaliadores, e verificamos que nossas descrições são preferidas mais vezes do que as descrições originais, sendo consideradas mais informativas, legíveis e relevantes. Além disso, nessa mesma avaliação replicamos um método da literatura recente e executamos um teste estatístico comparando seus resultados com o nosso método, e dessa comparação verificamos que nosso método gera descrições mais informativas e preferidas no geral. / [en] In the context of e-commerce, product descriptions have a great influence on the shopping experience. Well-made descriptions should ideally inform a potential consumer about relevant product details, clarifying potential doubt sand facilitating the purchase. Generating good descriptions, however, is a costly activity, which traditionally requires human effort. At the same time, there are a large number of products being launched every day. In this context, this work presents a new methodology for the automated generation of product descriptions, using reviews left by users as a source of information. The proposed method consists of three steps: (i) the extraction of suitable sentences for a description from the reviews (ii) the selection of sentences among the candidates (iii) the generation of the product description from the selected sentences using a Large Language Model (LLM) in a zero-shot way. We evaluate the quality of descriptions generated by our method by comparing them to real product descriptions posted by sellers themselves. In this evaluation, we had the collaboration of 30 evaluators, and we verified that our descriptions are preferred more often than the original descriptions, being considered more informative, readable and relevant. Furthermore, in this same evaluation we replicated a method from recent literature and performed a statistical test comparing its results with our method, and from this comparison we verified that our method generates more informative and preferred descriptions overall.