Dados acadêmicos (e.g., Teses, Dissertações) englobam aspectos de toda uma sociedade, bem como seu conhecimento científico. Neles, há uma riqueza de informações a ser explorada por modelos computacionais, e que podem ser positivos para sociedade. Os modelos de aprendizado de máquina, em especial, possuem uma crescente necessidade de dados para treinamento, que precisam ser estruturados e de tamanho considerável. Seu uso na área de processamento de linguagem natural é pervasivo nas mais diversas tarefas. Este trabalho realiza o esforço de coleta, construção, análise do maior corpus acadêmico conhecido na língua portuguesa. Foram treinados modelos de vetores de palavras, bag-of-words e transformer. O modelo transformer BERTAcadêmico apresentou os melhores resultados, com 77 por cento de f1-score na classificação da Grande Área de conhecimento e 63 por cento de f1-score na classificação da Área de conhecimento nas categorizações de Teses e Dissertações. É feita ainda uma análise semântica do corpus acadêmico através da modelagem de tópicos, e uma visualização inédita das áreas de conhecimento em forma de clusters. Por fim, é apresentada uma aplicação que faz uso dos modelos treinados, o SucupiraBot.