Ônibus, equipados com dispositivos GPS ativos que transmitem continuamente a sua posição, podem ser entendidos como sensores móveis de trânsito. De fato, as trajetórias dos ônibus fornecem uma fonte de dados útil para analisar o trânsito na rede de ônibus de uma cidade, dado que as autoridades de trânsito da cidade disponibilizem as trajetórias de forma aberta, oportuna e contínua. Neste contexto, esta tese propõe uma abordagem que usa os dados de GPS dos ônibus para analisar e monitorar a rede de ônibus de uma cidade. Ela combina algoritmos de grafos, técnicas de mineração de dados geoespaciais e métodos estatísticos. A principal contribuição desta tese é uma definição detalhada de operações e algoritmos para analisar e monitorar o tráfego na rede de ônibus, especificamente: (1) modelagem, análise e segmentaçãoda rede de ônibus; (2) mineração do conjunto de dados de trajetória de ônibus para descobrir padrões de tráfego; (3) detecção de anomalias de trânsito, classificação de acordo com sua gravidade, e avaliação do seu impacto; (4) manutenção e comparação de diferentes versões da rede de ônibus e dos seus padrões de tráfego para ajudar os planejadores urbanos a avaliar as mudanças. Uma segunda contribuição é a descrição de experimentos realizados para a rede de ônibus da Cidade do Rio de Janeiro, utilizando trajetórias de ônibus correspondentes ao período de junho de 2014 até fevereiro de 2017, disponibilizadas pela Prefeitura do Rio de Janeiro. Os resultados obtidos corroboram a utilidade da abordagem proposta para analisar e monitorar a rede de ônibus de uma cidade, o que pode ajudar os gestores do trânsito e as autoridades municipais a melhorar os planos de controle de trânsito e de mobilidade urbana.