[pt] Em meio ao avanço expressivo da tecnologia e às evoluções contínuas observadas no ramo de inteligência artificial, esta última se mostrou ter potencial para ser aplicada a diferentes setores da sociedade. No contexto de extrema competitividade e relevância crescente nos esportes mais famosos ao redor do mundo, o basquete se apresenta como um esporte interessante para a aplicação de mecanismos de apoio à decisão capazes de aumentar a eficácia e consistência de vitórias dos times nos campeonatos. Diante desse contexto, este estudo propõe o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão baseados em modelos de redes neurais e k-Nearest Neighbors (kNNs). O objetivo é avaliar, para cada substituição durante um jogo de basquete, qual grupo de jogadores em quadra, conhecido por quinteto, apresenta mais chances de ter uma maior vantagem sobre o adversário. Para tal, foram treinados modelos para classificar, ao final de uma sequência de posses de bola, a equipe que conseguiria vantagem, e prever a magnitude dessa vantagem. A base de dados foi obtida de partidas do Novo Basquete Brasil (NBB), envolvendo estatísticas de jogadores, detalhes de jogo e contextos diversos. O modelo apresentou uma acurácia de 76,99 por cento das posses de bola nas projeções de vantagem entre duas equipes em quadra, demonstrando o potencial da utilização de métodos de inteligência computacional na tomada de decisões em esportes profissionais. Por fim, o trabalho ressalta a importância do uso de tais ferramentas em complemento à experiência humana, instigando pesquisas futuras para o desenvolvimento de modelos ainda mais sofisticados e eficazes na tomada de decisões no âmbito esportivo. / [en] In light of the recent significant growth in technological capabilities andthe observed advancements in the field of computational intelligence, the latterhas demonstrated potential for application in various sectors of society. Inthe context of extreme competitiveness and increasing relevance in the mostfamous sports around the world, basketball presents itself as an interestingsport for the application of decision-support mechanisms capable of enhancingthe efficacy and consistency of team victories in championships. In this context,this study proposes the development of decision-support systems, such asneural networks and k-Nearest Neighbors (kNNs). The goal is to evaluate, foreach substitution during a match, which group of players in the field, knownas lineup, presents the most probability to be superior to their opponent. Forthis, models were trained to predict, during a sequence of possessions, theteam that would have advantage and the magnitude of this advantage. Thedatabase was obtained from Novo Basquete Brasil (NBB) matches, involvingplayers statistics, match details and different contexts.. The model achieved anaccuracy of 76,99 percent in projections of superiority between the playing lineups,demonstrating the potential of using computational intelligence methods indecision-making applied to professional sports. Finally, the study highlightsthe importance of using such tools in conjunction with human experience,encouraging future research for the development of even more sophisticatedand effective models for decision-making in the sports field.