Este trabalho estuda a identificação de tweets homofóbicos, utilizando uma abordagem de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. A metodologia de mineração de dados aplicada neste trabalho foi a CRISP-DM. O objetivo é construir um modelo preditivo que possa detectar, com razoável precis ão, se um Tweet contém conteúdo ofensivo a indivíduos da comunidade LGBTQIA+ ou não. O banco de dados utilizado para treinar os modelos preditivos foi construído a partir de tweets diversos coletados. Foram coletados mais de 3000 tweets para desenvolvimento do nosso trabalho, obtendo resultados com 86% de precisão.