A análise de sinais provenientes de um eletrocardiograma (ECG) pode ser de grande importância para avaliação do comportamento cardíaco de um paciente. Os sinais de ECG possuem características específicas de acordo com os tipos de arritmias e sua classificação depende da morfologia do sinal. Neste trabalho é considerada uma abordagem híbrida utilizando análise de componentes principais (PCA) e mapas auto-organizáveis (SOM) para classificação de agrupamentos provenientes de arritmias como a taquicardia sinusal e, principalmente, fibrilação atrial. Nesse sentido, O PCA é utilizado como um pré-processador buscando suprimir sinais de atividades ventriculares, de maneira que a atividade atrial presente no ECG seja evidenciada sob a forma das ondas f. A Rede Neural SOM, é usada na classificação dos padrões de fibrilação atrial e seus agrupamentos / A análise de sinais provenientes de um eletrocardiograma (ECG) pode ser de grande importância para avaliação do comportamento cardíaco de um paciente. Os sinais de ECG possuem características específicas de acordo com os tipos de arritmias e sua classificação depende da morfologia do sinal. Neste trabalho é considerada uma abordagem híbrida utilizando análise de componentes principais (PCA) e mapas auto-organizáveis (SOM) para classificação de agrupamentos provenientes de arritmias como a taquicardia sinusal e, principalmente, fibrilação atrial. Nesse sentido, O PCA é utilizado como um pré-processador buscando suprimir sinais de atividades ventriculares, de maneira que a atividade atrial presente no ECG seja evidenciada sob a forma das ondas f. A Rede Neural SOM, é usada na classificação dos padrões de fibrilação atrial e seus agrupamentos