O problema de roteamento do ônibus escolar (PROE), é um importante problema de ordem prática, estudado em otimização combinatória. É formulado através de um conjunto de paradas, frotas de ônibus, escolas e garagem, onde a partir destes conjuntos, busca-se criar rotas otimizadas visando a redução do custo operacional do serviço. Este trabalho apresenta duas grandes contribuições para a melhoria da solução do PROE, sendo elas, o desenvolvimento de um algoritmo baseado na metaheurística GRASP + 2-Opt, para a geração de rotas otimizadas, e um sistema de apoio a decisão para o PROE, com a utilização de funções do Google Maps v3, para proporcionar uma visualização ágil da atual situação do problema para o administrador do sistema, isto, através do uso de marcadores de localizações para paradas de ônibus, escolas e garagem. O sistema foi testado de duas formas. A primeira, com a utilização de instâncias de referência da literatura e a segunda com uma simulação de um ambiente do mundo real. Os resultados são comparados com os principais trabalho da literatura do problema, assim conseguindo gerar soluções com uma redução significativa na quantidade de ônibus utilizados, bem como no tempo de processamento para a geração das rotas. / The school bus routing problem (SBRP) is an important practical problem, studied in combinatorial optimization. It is formulated through a set of stops, bus fleets, schools and garage, where from these sets, we seek to create optimized routes in order to reduce the operating cost of the service. This work presents two great contributions to the improvement of SBRP solution, are the following, the development of an algorithm based on GRASP + 2-Opt, for generating optimal routes and a system decision support for the SBRP, with the use of Google Maps v3 functions, to provide a agile view of the current situation of the problem to the system administrator, through the use of marker locations for bus stops, schools and garage. The system was tested in two ways. First, with the use of benchmark instances the literature and the second with a simulation of a real-world environment. The results are compared with the main work problem literature, thus achieving generate solutions with a significant reduction in the number of buses used and the computational time for generating the route.