Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / As LPSs, alÃm do seu uso em aplicaÃÃes tradicionais, tÃm sido utilizadas no desenvolvimento de aplicaÃÃes que executam em dispositivos mÃveis e sÃo capazes de se adaptarem sempre que mudarem os elementos do contexto em que estÃo inseridas. Essas aplicaÃÃes, ao sofrerem alteraÃÃes devido a mudanÃas no seu ambiente de execuÃÃo, podem sofrer adaptaÃÃes inconsistentes e, consequentemente, comprometer o comportamento esperado. Por esse motivo, à essencial a criaÃÃo de um processo de verificaÃÃo que consiga checar a corretude e a consistÃncia dessas LPSS, bem como checar a corretude tanto dos produtos derivados como dos produtos adaptados dessas LPSs. Sendo assim, nesta tese de doutorado à proposto o PRECISE - um Processo de VerificaÃÃo Formal para Modelos de CaracterÃsticas de AplicaÃÃes MÃveis e SensÃveis ao Contexto. O PRECISE auxilia na identificaÃÃo de defeitos na modelagem da variabilidade de uma LPS para aplicaÃÃes mÃveis e sensÃveis ao contexto e, assim, minimiza problemas que ocorreriam durante a execuÃÃo dos produtos gerados a partir dessa LPS. à importante ressaltar que o PRECISE à definido com base em uma especificaÃÃo formal e em um conjunto de propriedades de boa formaÃÃo elaborados usando LÃgica de Primeira Ordem. Essa especificaÃÃo à um prÃ-requisito para a realizaÃÃo de uma modelagem da variabilidade sem ambiguidades. Para avaliar o PRECISE, uma validaÃÃo à realizada a partir da especificaÃÃo formal e das propriedades de boa formaÃÃo definidas no processo. Essa validaÃÃo tem como objetivo mostrar que o PRECISE consegue identificar defeitos, anomalias e inconsistÃncias existentes em um modelo de variabilidades de uma LPS para aplicaÃÃes mÃveis e sensÃveis ao contexto. Nessa validaÃÃo, cinco tÃcnicas diferentes sÃo utilizadas: Perfil UML, OCL, LÃgica Proposicional, Prolog e SimulaÃÃo. AlÃm de minimizar os defeitos e inconsistÃncias dos modelos de variabilidades das LPSs, o PRECISE ainda se beneficia da generalidade e flexibilidade intrÃnsecas à notaÃÃo formal usada na sua especificaÃÃo. / SPLc have been used to develop different types of applications, including the ones that run on mobile devices and are able to adapt when the context elements in which they are located change. These applications can change due to variations in their execution environment and inconsistent adaptations can occur, compromising the expected behavior. Then there is a need for creating a verification process to check the correctness and consistency of these SPLs as well as to check the correctness of both derived products and adapted products from these SPLs. Thus, this work proposes PRECISE - A Formal Verification Process for Feature Models of Mobile and Context-Aware Applications. PRECISE helps to identify defects in the variability modeling of an SPL for mobile and context-aware applications, minimizing problems that can take place during the execution of products generated from this SPL. It is worth noting that PRECISE is defined based on a formal specification and a set of well-formedness properties developed using First-Order Logic, which are prerequisites for the achievement of an unambiguous variability modeling. To evaluate PRECISE, a validation is performed from the formal specification and well-formedness properties defined in the process. This validation intends to show that PRECISE is able to identify defects, anomalies and inconsistencies in a variability model of an SPL for mobile and context-aware applications. In this validation, five different techniques are used: UML Profile, OCL, Propositional Logic, Prolog and Simulation. While minimizing the defects and inconsistencies in the variability models of an SPL, PRECISE still benefits from the generality and flexibility intrinsic to the formal notation used in its specification.