O cadastro de produtos é uma atividade primária e essencial de qualquer negócio, mas pode estar cercada por várias armadilhas quando é feitaexclusivamente de forma manual, pois inconsistências nos cadastros podem gerar análises incorretas sobre o negócio, resultando emdecisões equivocadas. Nesse sentido, o uso de técnicas de aprendizado demáquina pode contribuir para melhorar esse processo. O presente estudo avaliou o uso de diferentes algoritmos e estratégias de aprendizado de máquina em uma atividade de categorização de produtos a partir de suas descrições em uma empresa com alta frequênciade criação de novos produtos. Um novo processo foi sugerido a partirda escolha do melhor algoritmo, que apresentou potencial para a redução de erros e revisou o tipo de processo de totalmente manual para semiautomatizado. Além do ganho específico parao caso analisado, o artigo também apresenta o caminho de construção, validação e escolha de modelos de aprendizado, o que contribui para a reprodutibilidade em outros contextos.
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