Nas diversas áreas da engenharia é fundamental garantir a saúde das estruturas utilizadas. O Structural Health Monitoring (SHM) é a disciplina específica que tem como objetivo avaliar e manter a integridade de estruturas, possibilitando a detecção precoce de falhas e prolongando sua vida útil. Neste trabalho iremos apresentar uma aplicação de Machine Learning (ML) como uma ferramenta auxiliar no processo de identificação de falhas essencial ao SHM. Em particular, analisaremos um estudo de caso desenvolvido com ênfase nas pás de turbinas eólicas e utilizaremos os dados deste caso como uma base para demonstrar a aplicabilidade dos conceitos teóricos. Dentre as técnicas utilizadas damos destaque a metodologia focada na redução dimensional, tanto através de métodos tradicionais como o Principal Component Analysis quanto mais modernos como o Feature Engineering, aliados aos modelos altamente adaptativos de ML. Essas ferramentas são fundamentais para ser possível tirar máximo proveito da imensa quantidade de dados que são produzidos pelas tecnologias de sensores e de monitoramento moderno. A integração de ML ao SHM não apenas aprimora a precisão na identificação de falhas, mas também exemplifica a adaptabilidade e eficácia de tecnologias inovadoras na proteção da saúde estrutural.