O Processamento de Linguagem Natural (NLP) revolucionou a leitura e processamento automático de textos, culminando na emergência de modelos Large Language Models que possibilitaram uma compreensão e extração de informações em níveis jamais vistos. Neste estudo, explorou-se o uso de técnicas de NLP e Machine Learning para segmentar prospectos de fundos de investimento do tipo UCITS (Undertakings for Collective Investment in Transferable Securities), no intuito de otimizar a coleta de dados não estruturados contidos neles. Utilizando algoritmos de frequência de n-gramas e clusterização, esta tese busca expandir os horizontes de aplicação de Inteligência Artificial no âmbito do mercado financeiro.