Orientador: Prof. Dr. Fabrício Olivetti de França / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. / No campo de Inteligência Artficial uma dasareas de interesse é a de criação de agentes inteligentes. Essa area de estudo tem o objetivo de construir um agente capaz de tomar decisões sem intervenção humana, para cumprir determinadas tarefas. Um desafio dessa área é manter o bom cumprimento da tarefa quando o agente enfrenta situações distintas do que ele observou durante a fase do aprendizado. Uma das possíveis aplicações desses agentesé na área de Jogos Eletrronicos, em que agentes autonomos podem ser programados para vencer os desafios projetados pelos programadores, com o objetivo de verificar a viabilidade e dificuldade de cada estagio. Da mesma forma, os jogos eletrronicos podem ser utilizados como plataforma para criação de novos algoritmos de aprendizado para agentes autonomos a serem aplicados em situações diversas. Este trabalho proproe um ambiente de teste chamado EvoMan, onde os oito inimigo finais do jogo eletronico MegaMan II 1 foram reproduzidos e estão disponíveis para treinar agentes controladores articiais de diferentes formas, simulando a dinâmica de um ambiente incerto. Os experimentos compreendem o uso de algoritmos de NeuroEvolução para encontrar conjuntos de agentes autônomos capazes de enfrentar os diversos desaos interpostos no ambiente proposto de forma generalista.