Grid computing, like other technologies of the Information Technology, was created and developed in the mid 90 in the academic scope. The idea of this technology is to use computer resources without worrying about acquisition new resources and physical location. The focus of computational grids is associated with the execution of applications that demand high computing power or adapt to distributed environments. This makes the environment dynamic and heterogeneous, characteristics that make resource management, scheduling and fault tolerance a great challenge. Grid applications are usually programmed through a framework of grid computing. In this work we present TUXUR, designed to manage the execution of tasks in computing grids. Theis framework is specialized in malleable tasks that allow being divided into independent subtasks of known size. The framework dynamically adjusts the size of the subtasks within the resources made available by grid. The main objective of this adjustment is to try to maximize the use of available computational power, balancing the workload of the components of the grid, according to the capacity of each one. The results of the evaluation show that this goal was achieved, maximizing resource utilization and decreasing the final execution time. / Grades de computadores, como outras tecnologias de Tecnologia da Informação, foi criada e desenvolveu-se em meados dos anos 90 no âmbito acadêmico. A ideia desta tecnologia é utilizar os recursos de computadores, sem se preocupar com a aquisição de novos recursos e localização física. O foco das grades computacionais está associado à execução de aplicações que demandam alto poder computacional ou se adaptam a ambientes distribuídos. Isto torna o ambiente dinâmico e heterogêneo, características que fazem a gerência de recursos, escalonamento e tolerância a falhas um grande desafio. Aplicações de grades são geralmente programadas através de um framework de computação em grade. Neste trabalho apresentamos o TUXUR, projetado para gerenciar a execução de tarefas em grades computacionais. O framework é especializado em tarefas maleáveis, que permitem ser divididas em subtarefas independentes de tamanho conhecido. O framework ajusta dinamicamente o tamanho das subtarefas de acordo com os recursos disponibilizados pela grade. O principal objetivo deste ajuste é tentar maximizar a utilização do poder computacional disponibilizado, equilibrando a carga de trabalho entre os componentes da grade, de acordo com a capacidade de cada um. Os resultados encontrados na avaliação evidenciam que esse objetivo foi alcançado, aproveitando ao máximo a utilização dos recursos e diminuindo o tempo final de execução.