[pt] A transformada de Burrows-Wheeler, baseada na ordenação de contextos, transforma uma seqüência de caracteres em uma nova seqüência mais facilmente comprimida por um algoritmo que explore grandes seqüências de repetições de caracteres. Aliado a recodificação do MoverParaFrente e seguida de uma codificação para os inteiros gerados, eles formam uma nova família de compressores, que possuem excelentes taxas de compressão, com boas performances nos tempos de compressão e descompressão. Este trabalho examina detalhadamente essa transformada, suas variações e algumas alternativas para os algoritmos utilizados em conjunto com ela. Como resultado final, apresentamos uma combinação de estratégias que produz taxas de compressão para texto melhores do que as oferecidas pelas implementações até aqui disponíveis. / [en] The Burrows-Wheeler Transform, based on sorting of contexts, transforms a sequence of characters into a new sequence easier to compress by an algorithm that exploits long sequences of repeted characters. Combined with the coding provided by the MoveToFront Algorithm and followed by a codification for the generated integers, they propose a new family of compressors, that achieve excellent compression rates with good time performances in compression and decompression. This work examines detaildedly this transform, its variations and some alternatives for the algorithms used together with it. As a final result, we present a combination of strategies that producescompression rates for text data that are better than those offered by implementations available nowadays.