Neste trabalho efetua-se uma análise dos algoritmos de Data Mining através de estudos de caso. Esses estudos de caso envolvem desde a simples utilização das informações dos algoritmos, como suporte à tomada de decisão na construção de modelos de análise de desempenho, até a construção de modelos com os próprios algoritmos. Os estudos de caso são dedicados a uma análise de aplicação e desempenho de algoritmos específicos. No primeiro estudo, que se refere à Previsão de Solvência de Empresas, são aplicados os algoritmos de Árvore de Classificação. No problema de Procedimentos em Saúde Pública são utilizados os algoritmos de Regras de Associação e as técnicas de Visualização de Dados. No estudo de caso de Predição do Comportamento de Ações aplicam-se os algoritmos de Árvore de Regressão. No estudo de caso principal são utilizados todos os algoritmos e técnicas apresentadas neste trabalho. Trata-se da construção de um modelo de eficiência através da metodologia DEA - Data Envelopment Analysis. Os algoritmos de Data Mining são utilizados como suporte nas diversas escolhas ocorridas durante a construção dos modelos.Em todos os problemas analisados, os resultados obtidos mostram a utilidade dos algoritmos de Data Mining.