[pt] O presente trabalho apresenta uma pesquisa onde é proposto um novo modelo de pré-processamento para mineração de textos em português utilizando técnicas de inteligência computacional baseadas em conceitos existentes, como redes neurais, sistemas dinâmicos, e estatística multidimensional. O objetivo dessa tese de doutorado é, portanto, inovar na fase de pré- processamento da mineração de textos, propondo um modelo automático de enriquecimento de dados textuais. Essa abordagem se apresenta como uma extensão do tradicional modelo de conjunto de palavras (bag-of-words), de preocupação mais estatística, e propõe um modelo do tipo conjunto de lexemas (bag-of-lexems) com maior aproveitamento do conteúdo lingüístico do texto em uma abordagem mais computacional, proporcionando resultados mais eficientes. O trabalho é complementado com o desenvolvimento e implementação de um sistema de préprocessamento de textos, que torna automática essa fase do processo de mineração de textos ora proposto. Apesar do objeto principal desta tese ser a etapa de préprocessamento, passaremos, de forma não muito aprofundada, por todas as etapas do processo de mineração de textos com o intuito de fornecer a teoria base completa para o entendimento do processo como um todo. Além de apresentar a teoria de cada etapa, individualmente, é executado um processamento completo (com coleta de dados, indexação, pré-processamento, mineração e pósprocessamento) utilizando nas outras etapas modelos já consagrados na literatura que tiveram sua implementação realizada durante esse trabalho. Ao final são mostradas funcionalidades e algumas aplicações como: classificação de documentos, extração de informações e interface de linguagem natural (ILN). / [en] This work presents a research that proposes a new model of pre-processing for text mining in portuguese using computational intelligence techniques based on existing concepts, such as neural networks, dinamic systems and multidimensional statistics. The object of this doctoral thesis is, therefore, innovation in the pre-processing phase of text-mining, proposing an automatic model for the enrichment of textual data. This approach is presented as an extension of the traditional bag-of-words model, that has a more statistical emphasis, and proposes a bag-of-lexemes model with greater usage of the texts' linguistic content in a more computational approach, providing more efficient results. The work is complemented by the development and implementation of a text pre-processing system that automates this phase of th text mining process as proposed. Despite the object of this thesis being the pre- processing stage, one feels apropriate to describe, in overview, every step of the text mining process in order to provide the basic theory necessary to understand the process as a whole. Beyond presenting the theory of every stage individually, one executes a complete process (with data collection, indexing, pre-processing, mining and postprocessing) using tried-and-true models in all the other stages, which were implemented during the development of this work. At last some functionalities and aplications are shown, such as: document classification, information extraction and natural language interface (NLI).