Orientador: Carlos Roberto Padovani / Banca: Adriano Wagner Ballarin / Banca: José Carlos Martinez / Banca: Jacinta Ludovico Zamboti / Banca: Marie Oshiiwa / Resumo: Este trabalho foi desenvolvido com os objetivos de avaliar a divergência genética de 12 populações de girassol do Banco de Germoplasma da EMBRAPA /Soja de Londrina por meio de técnicas multivariadas; divulgar tópicos recentes e interessantes das técnicas multivariadas que não são explorados nos trabalhos científicos de melhoramento de plantas e orientar a escolha de populações para cruzamentos nos programas de melhoramento genético da cultura de girassol. O modelo experimental constitui-se de delineamento bloco casualizado envolvendo 12 variedades de girassol avaliadas sob cinco caracteres morfoagronômicos. Por meio da análise univariada foi verificada diferença significativa (p<0,05) dos tratamentos para todos caracteres. A aplicação dos componentes principais permitiu a redução bidimensional, com a explicação de 82,5% da variação total. O número de componentes foi avaliado pelo critério de Kaiser e critério Scree-test. A visualização da divergência genética proporcionada pelos escores das duas primeiras variáveis canônicas, evidenciaram grupos geneticamente diferentes. Ambas técnicas apontaram concordância nos resultados. Com base nas estimativas da distância Mahalanobis e distância euclideana foi realizada a análise de agrupamento adotando-se três algoritmos hierárquicos. Para determinar o número de grupos adotou-se o dendrograma, a análise do nível de fusão e a análise do comportamento de similaridade. Para validação utilizou-se o critério de Wilks dentro de cada grupo e gráficos multivariados auxiliaram na interpretação dos resultados. Pode-se concluir pela existência da divergência genética, detectando-se quatro grupos geneticamente diferentes e caracterizado pelos escores médios. / Abstract: The objective of this work was to evaluate genetic divergence in 12 sunflower populations from EMBRAPA/ Londrina Soybean Germplasm Bank, using multivariate techniques, to discuss recent and interesting topics related to the multivariate techniques donþt found in plant improvement scientific papers, and to offer guidelines on how to choose populations for sunflower genetic improvement crossing programs. The experiment included a totally block casualized design, with twelve sunflower varieties, evaluated according to 5 morphoagronomics traits. The univariate analysis showed a significant difference (p<0,05) among treatments for all the traits. Application of main components allowed for a bi-dimensional reduction, with 82,5% of the total variation. The number of components were evaluated by the Kaiser and Scree-test criteria. Genetic divergence visualization provided by the two first canonical variables showed genetically different groups. Both techniques showed the same results. Based on Mahalanobis and Euclidean distance estimates, a clustering analysis was carried out using three hierarchicals algorithms. A dendrogram, a fusion level analysis and a similarity behavior analysis were conducted to determine the number of groups. Validation used the Wilks criteria inside each group, while multivariate graphs helped with data interpretation. Results from this study showed genetic divergence in four groups characterized by average/mean scores. / Doutor