[pt] O problema de valoração da opção de switch-use da terra é um enigma recorrente e de complexa solução, haja vista a grande variedade de incertezas relacionadas ao agronegócio no Brasil. Nesta dissertação é analisada e valorada essa opção através da abordagem da Teoria de Opções Reais (TOR), desenvolvendo um sistema de gerenciamento de longo prazo, considerando a instalação de um projeto de reflorestamento ou manejo silvipastoril e a existência inicial da pecuária de corte. A resolução do problema de onde e como investir é resolvida por meio da Simulação de Monte Carlo (SMC). As séries históricas de preços da madeira (diâmetros pequeno e médio) e do boi gordo, no período entre 1997 e 2015, são testadas para observar a sua aderência a um modelo estocástico de reversão à média (MRM). Os resultados mostraram que a decisão ótima a ser tomada é a de se investir imediatamente em um manejo silvipastoril, vencendo até mesmo as opções de aguardar e investir posteriormente. Por meio de análise de sensibilidade foram verificados os limites de segurança da decisão. / [en] The valuation problem of switch-use option of the land is a recurring and complex solution puzzle, given the wide range of uncertainties related to agribusiness in Brazil. This dissertation analyzed and valued this option through the approach of Real Options Theory (TOR), developing a long-term management system, considering the installation of a reforestation project or silvipasture management and initial stock of beef cattle. Solving the problem of where and how to invest is resolved through Monte Carlo Simulation (SMC). The historical series of timber prices (small and average diameters) and live cattle in the period between 1997 and 2015, are tested to observe their adherence to a stochastic model of mean reversion (MRM). The results showed that the optimal decision to be taken is to invest immediately in a silvipasture management, winning even the option to wait and invest later. Through sensitivity analysis the safety limits was of the decision are verified.