[pt] Nesta tese é proposto um novo método de agrupamento de dados sísmicos para a visualização em mapas sísmicos. Os dados sísmicos (sinal + ruído) têm distribuições assimétricas. A classificação dos dados sísmicos é, atualmente, realizada através de métodos que induzem as referências dos grupos propostos às suas médias. No entanto, a média é sensível aos ruídos e aos outliers e as classificações com este estimador estão sujeitas a distorções nos resultados. Embora outros trabalhos sugiram o uso da mediana nos casos em que as distribuições são assimétricas - devido ao fato deste estimador ser robusto aos ruídos e aos outliers - em nenhum foi encontrado um método que induza as referências dos grupos propostos às medianas no tratamento dos dados sísmicos. O método proposto incluí um algoritmo que induz as referências dos grupos propostos às suas medianas. O tratamento iterativo dos dados sísmicos através da aplicação de uma função não linear adequada ao gradiente descendente gera resultados cujos erros médios quadráticos são inferiores aos dos resultados dos métodos que induzem à média. Um parâmetro existente no algoritmo, a constante de não linearidade, determina a maneira como os dados são induzidos, a partir da média, na direção da mediana. A convergência aos resultados requer poucas iterações no método proposto. O método proposto é uma ferramenta para o dimensionamento de reservatórios de petróleo e serve para a determinação de diferenças entre as propriedades de estruturas geológicas similares. / [en] This thesis suggests the use of a new method of seismic data clustering that can aid in the visualization of seismic maps. Seismic data are primarily made of signal and noise and, due to its dual composition, have asymmetric distributions. Seismic data are traditionally classified by methods that lead the proposed groups` references to their mean values. The mean value is, however, sensitive to noise and outliers and the classification methods that make use of this estimator are, consequently, subjected to generating distorted results. Although other works have suggested the use of the median in cases where the distributions are asymmetric - due to the fact that the estimator is robust with respect to noise and outliers - none have proposed a method that would lead the groups` references to the median while treating seismic data. The method proposed in this work includes, therefore, an algorithm that leads the groups` references to their medians. The iterative treatment of seismic data through the use of a non-linear function that is adequate for the gradient descent generates results with meansquare errors inferior to those of results generated by the use of the mean value. The algorithm`s non- linearity constant determines how the seismic data are led from the mean value towards the median. The proposed method requires little iteration for the results to converge. The proposed method can, therefore, be used as a tool in the sizing of petroleum reservoirs and can also be used to determine the differences between similar geological structures.