A perfuração de poços de petróleo em águas profundas tem como objetivo atingir o melhor ponto de extração de óleo e gás natural presentes em reservatórios a alguns milhares de metros no fundo do mar. Um melhor entendimento da dinâmica de perfuração através da análise de parâmetros operacionais em tempo real é importante para otimizar os processos de perfuração e reduzir seus tempos de operação. Com esse objetivo, operadoras de petróleo têm realizado grandes investimentos no desenvolvimento de ferramentas de medição e transmissão de parâmetros durante a perfuração, tais como, entre outros, o peso sobre broca, rotação da coluna e vazão do fluido de perfuração. Dentre as vantagens em se monitorar estes dados em tempo real, destaca-se a otimização de parâmetros operacionais buscando obter uma taxa de penetração satisfatória com o menor gasto de energia possível. Em uma perfuração rotativa, essa energia é muitas vezes parcialmente dissipada devido à vibração da coluna causada pela interação entre broca e formação. Nesta dissertação, com o objetivo de extrair características comuns que pudessem vir a ajudar na otimização da atividade de perfuração, foi utilizada uma técnica de redes neurais não supervisionadas para análise de uma extensa base de dados levantados ao longo de campanhas de perfuração de poços em um mesmo campo de petróleo. Os dados de campo analisados foram obtidos ao longo de perfurações de poços verticais, exclusivamente empregando brocas tipo PDC e exibindo elevados níveis de vibração torcional. O estudo realizado a partir de registros de parâmetros de perfuração, características dos poços e respostas de vibração obtidas em tempo real por ferramentas de poço, e empregando o código de mineração de dados WEKA e a plataforma computacional de análise TIBCO Spotfire, permitiu a determinação de uma curva de desgaste de broca e a influência das ferramentas de navegação no nível de severidade de vibração ao longo da perfuração.