[pt] Por suas características naturais e sociais, o Brasil desponta como um dos países mais afetados pelos eventos extremos. Diante de tantas tragédias oriundas dos chamados desastres naturais, faz-se necessário redimensionar a importância da discussão acerca dos riscos socioambientais. A prevenção para os desastres naturais é um procedimento eficaz e de baixo custo se comparada com a restauração dos prejuízos ocasionados por esses eventos. As ferramentas contidas nos Sistemas de Informação Geográficas (SIGs) podem auxiliar efetivamente na prevenção dos riscos. A presente pesquisa é uma proposta metodológica para a análise de riscos socioambientais, utilizando como base a álgebra de mapas. O cenário escolhido foi o município fluminense de Teresópolis, por conta de sua geografia e de seu histórico de eventos naturais extremos. Fez-se uso de três frentes de dados para o cálculo do risco socioambiental: cartas de suscetibilidade da CPRM, mapeamento de uso e cobertura do INEA; e dados censitários do IBGE. Cruzou-se, através da álgebra de mapas, as três bases de dados oficiais, gerando resultados satisfatórios na análise de risco socioambiental. Nesse sentido a metodologia da presente pesquisa permitiu o manuseio de alguns dados dispersos, correlacionando-os em ambiente SIG e, oferecendo uma nova proposta no tratamento do risco socioambiental. / [en] Due to its natural and social characteristics, Brazil emerges as one of the countries most affected by extreme events. Faced with so many tragedies arising from the so-called natural disasters, it is necessary to re-dimension the importance of the discussion about socio-environmental risks. Preventing natural disasters is an efficient and cost-effective procedure compared to restoring the damages caused by these events. The tools contained in Geographic Information Systems (GIS) can effectively aid in risk prevention. The present research is a methodological proposal for the analysis of socioenvironmental risks, based on map algebra. The chosen scenario was the Rio de Janeiro municipality of Teresópolis, due to its geography and its history of extreme natural events. Three data fronts were used to calculate socioenvironmental risk: CPRM susceptibility charts, use mapping and INEA coverage; and IBGE census data. All the data were integrated and manipulated in a GIS environment, providing reliable results about the social-environmental risk level of the municipality. In this sense, the methodology of the present research allowed the manipulation of some dispersed data, correlating them in a GIS environment, and offering a new proposal in the treatment of socio-environmental risk.