[pt] A oferta de serviços por meio de interfaces conversacionais, ou chatbots, tem se tornado cada vez mais popular, com aplicações que variam de aplicativos de bancos e reserva de bilheteria a consultas em um banco de dados. No entanto, dado a quantidade massiva de dados disponível em alguns domínios, o usuário pode ter dificuldade em formular as consultas e recuperar as informações desejadas. Esta dissertação tem como objetivo investigar e avaliar o uso de recomendações na busca de informações numa base de dados de filmes através de chatbots. Neste trabalho, implementamos um chatbot por meio do uso de frameworks e técnicas da área de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing). Para o reconhecimento de entidades e intenções, utilizamos o framework RASA NLU. Para a identificação das relações entre essas entidades, utilizamos as redes Transformers. Além disso, propomos diferentes estratégias para recomendações feitas a partir da ontologia de domínio. Para avaliação deste trabalho, conduzimos um estudo com usuários para avaliar o impacto das recomendações no uso do chatbot e aceitação da tecnologia por meio de um questionário baseado no Technology Acceptance Model (TAM). Por fim, discutimos os resultados do estudo, suas limitações e oportunidades de futuras melhorias. / [en] The offer of services provided through conversational interfaces, or chatbots, has become increasingly popular, with applications that range from bank applications and ticket booking to database queries. However, given the massive amount of data available in some domains, the user may find it difficult to formulate queries and retrieve the desired information. This dissertation investigates and evaluates the use of the recommendations in the search for information on a movie database through a chatbot. In this work, we implement a chatbot with the use of frameworks and techniques from the area of natural language processing (NLP). For the recognition of entities and intents, we use the RASA NLU framework. For the identification of relations between those entities, we use the Transformers networks. In addition, we propose different strategies for the recommendation from the domain ontology. To evaluate this work, we have conducted an empirical study with volunteer users to assess the impact of the recommendations on chatbot use and the acceptance of the technology through a survey based on the Technology Acceptance Model (TAM). Lastly, we discuss the results of this study, its limitations, and avenues for future improvements.