As florestas plantadas tem atraído grande interesse pela possibilidade de utilização em aplicações bioenergéticas frente à tendência mundial de priorizar fontes de energia que proporcionem maior sustentabilidade ambiental, mais qualidade e segurança. No Brasil, os deslocamentos na geografia da cadeia produtiva agroflorestal atual em direção às regiões de fronteira agrícola (Centro-Oeste e Norte) vem criando desafios de adequação dos conhecimentos técnico-científicos já consolidados em outras regiões. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é avaliar a acurácia da classificação e identificação de áreas cultivadas com florestas plantadas para fins energéticos, em imagens orbitais do sensor Landsat 5 TM. Por meio de técnicas estatísticas de mineração de dados, o presente trabalho também avaliou a utilização de um amplo conjunto de atributos para identificar melhorias nos resultados da classificação. A pesquisa se concentrou em amostras de áreas plantadas no estado do Tocantins, região norte do Brasil. As técnicas de mineração de dados utilizadas se mostraram eficientes na identificação precisa de florestas plantadas em imagens do satélite Landsat 5, tanto pelo desempenho da classificação, como pela redução da quantidade de informação necessária para a resolução deste tipo de problema. Assim, as técnicas empregadas nesse estudo possibilitam o desenvolvimento de modelos de classificação robustos no auxílio ao planejamento e à tomada de decisão sobre a plantação de florestas no território brasileiro.