O volume de dados gerados pelos vários projetos de sequenciamento genômico tem aumentado drasticamente nos últimos anos. Para processar, adequadamente, toda essa massa de dados são necessárias ferramentas eficientes a fim de se extrair informações genéticas úteis. Algumas das informações mais importantes neste processo são conhecidas como genes. A identificação computacional de genes de organismos eucariotos ainda é um problema em aberto, e é uma das principais tarefas em bioinformática atualmente. O presente trabalho investiga as principais técnicas utilizadas na tarefa de identificação de genes e propõe a aplicação de algumas delas, em uma arquitetura híbrida, baseada em software embarcado e hardware reconfigurável utilizando FPGA. O principal objetivo é desenvolver uma ferramenta que possa reduzir o tempo de execução do processo da identificação de genes em sequências de DNA explorando o paralelismo inerente dos modelos adotados e descrevendo-os em uma linguagem de descrição de hardware. Dentre as principais contribuições do presente trabalho estão a implementação de sensores de sinais em hardware reconfigurável e a proposta de um modelo para gerenciamento dos sensores. Os resultados obtidos comprovam a adequação do modelo proposto ao problema em questão e abre novas possibilidades ao uso da computação reconfigurável e dos sistemas embarcados na solução dos problemas de bioinformática. / The amount of data produced by the several genomic sequencing projects has increased dramatically in recent years. To process all this data, effective tools to extract useful genetic information are needed. One of the most important information in this process are known as genes. The computational identification of genes of eukaryotic organisms is still an open problem, and it is a major task in bioinformatics today. This study investigates the main techniques used in the task of identifying genes, and proposes the use of some of them, in a hybrid architecture, based on embedded software and reconfigurable hardware using FPGA. The main goal is to develop a tool that can reduce the runtime of the process of identifying genes in DNA sequences, exploring the parallelism inherent in the models adopted, and describing them in a hardware description language. Among the main contributions of this work are the implementation of sensor signals in reconfigurable hardware and the proposal of a model for managing the sensors. The results confirm the suitability of the proposed model to the problem and open new possibilities to the use of reconfigurable computing and embedded systems for solving bioinformatics problems.