Os antibióticos são antimicrobianos de origem natural ou sintética empregados no tratamento de infecções por bactérias. No entanto, o uso inadequado e indiscriminado de antibióticos favoreceu o aparecimento de cepas de bactérias multiresistentes a esses farmacos, que tem se tornado um grave problema de saúde pública. Umas das principais espécies de bactérias causadoras de infecções em ambiente hospitalar são as cepas multiresistentes de Acinetobacter baumannii. A Organização Mundial da Saúde aponta Acinetobacter baumannii como prioridade no desenvolvimento de novos antibióticos, visto que estas possuem mecanismos de resistência que lhes permitem escapar das classes mais eficazes de antibióticos. Diante disso, no presente trabalho foram utilizadas ferramentas de bioinformática, a fim de ser apontar moléculas com potencial a serem testadas contra Acinetobacter baumannii. Foi realizado a construção computacional de uma molécula híbrida de antibióticos da classe dos β-lactâmicos e tetraciclinas, que seria um modelo eficaz contra dois alvos em Acinetobacter baumannii, a proteína de ligação a penicilina e a unidade ribosomal 30S. Essa molécula híbrido, foi utilizada como modelo em um virtual screening baseado no ligante, que obteve 295 estruras moleculares que conservavam características de tetraciclinas e β-lactâmicos, quais foram utilizadas no docking molecular contra a proteína de ligação a penicilina e a unidade ribosomal 30S de Acinetobacter baumannii. E os resultados apontam as moléculas com potencial para serem testadas in vitro contra Acinetobacter baumannii.