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A celeridade processual das Cortes de Decisão indica grau de desenvolvimento das nações. A morosidade processual, por sua vez, pode ser usada para medir o seu nível de subdesenvolvimento, uma vez que causa prejuízos sociais, ao erário e, mais especificamente, ao cidadão que é parte em um processo. No Brasil, trata-se de um problema real, de larga escala, cuja solução ainda não foi investigada usando as técnicas de mineração de dados, conforme demonstra a pesquisa realizada em todos os 33 (trinta e três) Tribunais de Contas nacionais. Este trabalho investiga a aplicação de mineração de dados como metodologia de tecnologia da informação para apoio à solução do problema da morosidade processual e do retrabalho, que resultam em aumento dos estoques de processos nas Cortes de Decisão. As bases de dados foram integradas, os dados foram transformados, o conhecimento foi extraído e o desempenho dos modelos avaliado. Para extração do conhecimento, foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial, tradicionalmente aceitas: Regras de Classificação, para a descrição das condições que influenciam o problema e, Redes Neurais Artificiais, para a construção dos classificadores. A qualidade da solução desenvolvida e sua aceitação pelos especialistas no domínio mostraram a viabilidade de utilizar Mineração de Dados para apoio à decisão gerencial na administração do estoque de processos dos Tribunais de Contas. Para o estudo de caso foram utilizados os dados do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco