105+ Temas de TCC em ADS (Análise e Desenvolvimento) 2026

Esta lista reúne mais de 105 temas de TCC em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS), organizados por área técnica — web, mobile, IA, segurança, dados, infraestrutura e gestão de TI — com direcionamento prático para você não travar na escolha.

Você já deve ter passado horas rolando fórum de curso ou grupo de WhatsApp atrás de um tema que não seja batido demais nem impossível de terminar em um semestre. Não é falta de criatividade. É que a maioria das listas por aí trata tema de TCC em ADS como ideia de projeto de portfólio, sem checar se o seu curso exige um sistema funcional, se aceita pesquisa teórica, ou se ainda sobra tempo para fundamentar bem o que for escolhido.

Escolher errado nessa fase custa caro. Você percebe na metade do desenvolvimento que o PPC pedia um protótipo funcional, não uma pesquisa comparativa. Ou o contrário: passa dois meses codificando um sistema quando a banca só esperava metodologia bem aplicada. E o prazo que já era apertado fica ainda mais curto.

Cada tema desta lista vem com um direcionamento direto do que pesquisar ou que sistema construir. Antes de qualquer escolha, porém, existe um detalhe que a maioria ignora: se o seu curso pede sistema funcional ou aceita pesquisa teórica. É por aí que a gente começa.

Você vai encontrar aqui:

Bacharelado, CST e o que muda no seu TCC de ADS

Nem todo curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas cobra TCC — e isso muda a lista de temas que faz sentido você perseguir. Quem cursa bacharelado em Sistemas de Informação ou Ciência da Computação com ênfase em ADS costuma ter TCC obrigatório, com espaço real para pesquisa teórica e comparativa. Já nos cursos tecnólogos (CST), com carga horária mínima de 2.000 horas segundo o Catálogo Nacional de Cursos Superiores de Tecnologia do MEC, o formato tende a ser mais aplicado — muitas instituições substituem o trabalho por projeto integrador, ou exigem que o TCC entregue um sistema funcional.

Antes de escolher qualquer tema desta lista, confira isso direto com a coordenação. Um tema pensado para pesquisa teórica não serve para uma banca que espera protótipo rodando, e o contrário também trava o cronograma.

Erro comum que vejo: o aluno escolhe o tema, monta introdução e objetivos, e só na qualificação descobre que o PPC exigia um sistema funcional. Confirme o formato esperado antes de gastar uma linha de referencial teórico.

Outra decisão que pesa mais do que parece: tema estabelecido ou tema emergente. Os dois funcionam, mas trazem riscos diferentes.

Critério	Tema estabelecido	Tema emergente
Bibliografia disponível	Ampla e consolidada	Escassa, exige mais garimpo
Concorrência entre colegas	Alta — banca já viu temas parecidos	Baixa — poucos exploram ainda
Risco na fundamentação teórica	Baixo	Médio a alto
Percepção da banca	Segura, mas pouco surpreendente	Maior potencial de destaque

Depois de confirmar o formato do seu curso e o perfil de risco que você quer assumir, o próximo passo é delimitar bem o escopo do tema escolhido — um tema amplo demais é tão arriscado quanto um tema no formato errado. Resolvido isso, vamos às áreas técnicas.

Temas de TCC em Desenvolvimento Web e Mobile

Desenvolvimento web e mobile costuma ser a porta de entrada mais óbvia para quem vem de ADS — e também onde mais se repete o mesmo tema de sempre: "sistema de gestão para pequena empresa". Funciona, mas só se resolver um problema real e delimitado, não um CRUD genérico com nome bonito. Escolha um nicho específico e um público que você conhece — comércio local, saúde, educação — e o sistema fica muito mais fácil de defender.

• Sistema de gestão de estoque para pequenos comércios. Com alertas automáticos de reposição baseados em histórico de vendas.
• Aplicativo de agendamento para clínicas e consultórios. Com confirmação automática de consulta via WhatsApp.
• Plataforma de e-commerce headless. Integrada a gateway de pagamento nacional via Pix.
• Portal acadêmico para escolas técnicas. Com acesso segregado para aluno e responsável.
• Aplicativo de delivery hiperlocal. Para comércios de bairro, sem taxa de intermediação alta.
• PWA de controle de ponto eletrônico. Registro de frequência de colaboradores sem app nativo.
• Sistema de gestão de condomínios. Com reserva de áreas comuns e mural de avisos.
• Aplicativo de carona solidária. Para estudantes de uma mesma instituição.
• Marketplace web para produtores rurais. Venda direta ao consumidor local, sem atravessador.
• Sistema de agendamento com prontuário simplificado. Voltado a clínicas de fisioterapia.
• Aplicativo de finanças pessoais. Categorização automática de gastos via Open Finance.
• Sistema de gestão de biblioteca escolar. Código de barras e reserva online de exemplares.
• Plataforma de gestão de eventos universitários. Emissão automática de certificados de participação.
• Aplicativo de monitoramento de medicação para idosos. Alertas de horário enviados a familiares.
• Sistema de ordem de serviço digital. Para oficinas mecânicas de pequeno porte.
• Plataforma de intermediação de freelancers de TI. Conectando profissionais a pequenas empresas da região.
• Aplicativo de reserva de quadras esportivas públicas. Com pagamento integrado.
• Sistema de gestão para petshops. Histórico clínico e agenda de banho e tosa.
• PWA de pedidos via QR Code na mesa. Para restaurantes sem aplicativo próprio.
• Sistema de gestão de contratos de aluguel residencial. Com alertas automáticos de vencimento.

Direcionamento prático: a tecnologia (React, Flutter, Node) não é o tema — é o meio. A banca avalia o problema resolvido e a metodologia aplicada, não o framework escolhido.

Se o seu interesse está menos em construir telas e mais em fazer o sistema "pensar", a próxima área é sua.

Temas de TCC em Inteligência Artificial e Automação

IA generativa virou tema curinga em toda lista de TCC de 2026, e isso é ao mesmo tempo oportunidade e armadilha. Oportunidade porque a banca reconhece relevância de mercado. Armadilha porque "aplicar IA" sem escopo definido é receita para um projeto que nunca fecha. Escolha uma tarefa específica — classificar, prever, recomendar, detectar — e um domínio de dados que você consiga obter de verdade.

Vale a pena treinar um modelo do zero ou usar um modelo pronto via API? Depende do seu objetivo de pesquisa. Se a proposta é comparar desempenho entre modelos, treinar faz sentido. Se é resolver um problema aplicado, usar uma API consolidada costuma ser a escolha mais defensável dentro do prazo de um semestre.

• Chatbot com IA generativa para ouvidoria pública. Triagem automática de solicitações por categoria.
• Sistema de recomendação de produtos. Filtragem colaborativa aplicada a e-commerce de pequeno porte.
• Modelo de visão computacional para contagem de veículos. Usando câmeras de baixo custo em vias públicas.
• Aplicação de RAG para consulta a documentos internos. Técnica que combina busca em uma base de documentos com geração de resposta por IA.
• Sistema de detecção de fraude em transações financeiras. Com aprendizado supervisionado sobre dados históricos.
• Ferramenta de análise de sentimento em avaliações de clientes. Aplicada a e-commerce brasileiro.
• Sistema de previsão de demanda de estoque. Séries temporais para pequenos varejistas.
• Automação de triagem de currículos. Processamento de linguagem natural para setores de RH.
• Assistente virtual de suporte técnico de primeiro nível. Para help desk interno de uma organização.
• Sistema de reconhecimento de placas veiculares. Controle automático de acesso em estacionamentos.
• Modelo preditivo de evasão escolar. Aplicado a instituições de ensino técnico.
• Sistema de classificação automática de chamados de suporte. Por categoria e nível de urgência.
• Geração automática de descrições de produto. Para catálogos de e-commerce, usando IA generativa.
• Sistema de detecção de anomalias no consumo de energia elétrica. Residencial, com alertas de padrão fora do comum.
• Chatbot jurídico com base de conhecimento própria. Orientação básica ao cidadão, sem substituir advogado.
• Sistema de manutenção preditiva de equipamentos. Voltado a pequenas indústrias.
• Ferramenta de triagem de risco em saúde primária. Com escopo ético limitado e supervisão profissional.
• Sistema de geração automática de relatórios executivos. A partir de dados brutos, usando LLM.

Escopo que funciona em um semestre: um sistema de RAG consultando de 50 a 200 documentos é viável. Treinar um modelo do zero com dataset próprio, na maioria das vezes, não é — a menos que o seu curso reserve dois semestres para o TCC.

Depois de escolher a tarefa e o domínio de dados, é aqui que a maioria trava: como estruturar o referencial teórico sem virar dicionário de conceitos de IA. O gerador de quadro conceitual ajuda a organizar os conceitos-chave antes de escrever a fundamentação.

Temas de TCC em Segurança da Informação e Proteção de Dados

Parece simples. Mas é exatamente aqui que a maioria dos alunos trava: confundir tema de segurança com "testar vulnerabilidade em sistema de terceiros", o que é tecnicamente ilegal sem autorização formal. Todo projeto de segurança do seu TCC precisa rodar em ambiente controlado — seu próprio sistema, uma rede de laboratório, ou uma aplicação de teste construída para esse fim.

Com a Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) consolidada desde 2020, boa parte dos temas de segurança em ADS passa hoje por adequação de sistemas à LGPD — e essa combinação, segurança técnica mais conformidade legal, costuma render um TCC com defesa mais sólida.

• Sistema de gestão de consentimento LGPD. Coleta de dados em formulários web alinhada à lei.
• Ferramenta de checklist de conformidade LGPD. Voltada a pequenas e médias empresas.
• Implementação de autenticação multifator (MFA). Aplicada a portais de acesso institucional.
• Metodologia de testes de segurança em ambiente controlado. Para aplicações web de pequeno porte.
• Sistema de detecção de intrusão baseado em regras. Voltado a redes de pequenas empresas.
• Plataforma de gestão de senhas corporativas. Com política de rotação e criptografia.
• Processo de anonimização de dados pessoais. Aplicado a bases legadas para adequação à LGPD.
• Ferramenta de verificação de vazamento de credenciais. Consulta a bases públicas conhecidas.
• Modelo de controle de acesso Zero Trust. Nenhum acesso é confiável por padrão, mesmo dentro da rede interna.
• Estudo comparativo do OWASP Top 10 aplicado a projetos de alunos. Sistemas web desenvolvidos em curso.
• Sistema de criptografia de dados em trânsito e em repouso. Voltado a aplicações da área da saúde.
• Plataforma de simulação de phishing. Treinamento de conscientização em segurança corporativa.
• Sistema de gestão de incidentes de segurança da informação. Adaptado a pequenas organizações.
• Ferramenta de classificação automática de dados sensíveis. Em bancos de dados corporativos.
• Estudo comparativo de autenticação biométrica em aplicações mobile. Reconhecimento facial versus digital.

Limite ético que a banca vai cobrar: qualquer teste de invasão ou exploração de vulnerabilidade precisa ocorrer em ambiente próprio ou com autorização documentada. Sem isso, o projeto não é apenas fraco — é inviável de apresentar.

Temas de TCC em Banco de Dados e Engenharia de Dados

Quem já orientou TCC de ADS sabe: banco de dados é a área mais subestimada da lista. Todo mundo acha que domina modelagem relacional até tentar explicar, na defesa, por que escolheu aquela normalização e não outra. É justamente aí que mora a oportunidade — poucos alunos aprofundam de verdade nessa fundamentação, e isso pesa a favor de quem domina o assunto.

• Modelagem de data warehouse para indicadores municipais. Consolidação de dados de uma prefeitura.
• Pipeline de ETL para integração de sistemas legados. Extração, transformação e carga entre bases distintas.
• Estudo comparativo entre bancos relacionais e NoSQL. Em cenários de alta taxa de escrita.
• Pipeline de dados para dashboard acadêmico institucional. Indicadores de desempenho consolidados.
• Estrutura de data lake para dados de sensores IoT. Armazenamento de dados não estruturados.
• Modelagem dimensional para análise de vendas. Aplicada a pequeno e médio varejo.
• Estratégia de replicação e alta disponibilidade de banco de dados. Para aplicações consideradas críticas.
• Ferramenta de qualidade de dados. Identificação de duplicidades e inconsistências.
• Processo de versionamento de esquema de banco de dados. Migrations aplicadas em ambiente de produção.
• Estudo de performance de índices em consultas analíticas. Otimização de bancos relacionais.
• Modelo de governança de dados para conformidade com a LGPD. Aplicado a ambiente corporativo.
• Modelagem de banco de dados para prontuário eletrônico. Com histórico clínico auditável.
• Sistema de recomendação baseado em dados transacionais. De um pequeno e-commerce real.
• Dashboard de Business Intelligence. Consolidando dados de múltiplas fontes municipais.
• Estratégia de backup e recuperação de desastres. Voltada a pequenas e médias empresas.

O que a banca costuma perguntar: por que esse modelo de dados e não outro? Tenha essa resposta pronta antes da apresentação — é a pergunta mais previsível de toda essa área.

Temas de TCC em Infraestrutura, Cloud, DevOps e IoT

Infraestrutura é a área onde o sistema pronto pesa menos que o processo por trás dele. Um TCC de CI/CD, monitoramento ou IoT não precisa de interface bonita — precisa de uma arquitetura bem justificada e testada em condições reais, mesmo que em escala pequena.

• Pipeline de CI/CD para automação de deploy. Aplicado a uma aplicação web real.
• Sistema de monitoramento de infraestrutura em nuvem. Com alertas automatizados de falha.
• Estudo comparativo entre provedores de nuvem. Aplicado à realidade de pequenas empresas brasileiras.
• Orquestração de containers com Kubernetes. Voltada a aplicações de médio porte.
• Plataforma de monitoramento ambiental com sensores IoT. Temperatura e umidade em estufas agrícolas.
• Sistema de irrigação automatizada com IoT. Para pequenas propriedades rurais.
• Infraestrutura como código (IaC). Automação do provisionamento de servidores.
• Sistema de rastreamento IoT de frota de veículos. Monitoramento remoto em tempo real.
• Modernização de sistema legado monolítico. Migração para arquitetura de microsserviços.
• Sistema de automação residencial de baixo custo. Sensores IoT para casa inteligente.
• Plataforma de monitoramento de energia solar residencial. Acompanhamento de geração em tempo real.
• Containerização de aplicações legadas. Como estratégia de modernização de infraestrutura.
• Estudo de estratégias de escalabilidade horizontal. Aplicações web de alta demanda.
• Sistema de monitoramento de qualidade do ar urbano. Sensores de baixo custo em pontos da cidade.
• Plataforma de backup automatizado em ambiente híbrido. Nuvem combinada com servidor local.
• Sistema de balanceamento de carga. Para aplicações web distribuídas.
• Arquitetura serverless para processamento de eventos. Reação a eventos em tempo real.
• Sistema de logs centralizados. Observabilidade de aplicações distribuídas.
• Plataforma de monitoramento de consumo hídrico residencial. Sensores IoT em pontos de consumo.
• Mecanismo de failover automático. Continuidade de serviços web considerados críticos.

Alerta de escopo: monitorar uma estufa com três sensores é um TCC viável. Construir uma smart city inteira é projeto de doutorado. Dimensione o trabalho para o que você consegue testar de verdade.

Projetos dessa área costumam ter mais etapas técnicas em paralelo — provisionamento, testes de carga, ajuste de sensores — do que os demais temas desta lista. Vale montar um cronograma de TCC com folga extra para a fase de testes, porque é onde esses projetos mais atrasam.

Temas de TCC em Gestão de TI e Metodologias Ágeis

Nem todo TCC de ADS precisa nascer de código. Gestão de TI e metodologias ágeis são áreas menos disputadas entre os colegas — vantagem real na hora da banca — e permitem um projeto aplicado sem exigir um sistema complexo por trás.

• Aplicação prática de Scrum em um projeto real. Desenvolvimento acadêmico documentado do início ao fim.
• Sistema de gestão de projetos de TI com Kanban integrado. Quadro visual de tarefas em produção.
• Estudo comparativo entre Scrum, Kanban e XP. Aplicados a equipes pequenas de desenvolvimento.
• Ferramenta de estimativa de esforço (story points). Voltada a equipes ágeis de tecnologia.
• Sistema de qualidade de software com testes automatizados. Integrados ao pipeline de entrega.
• Aplicação de práticas DevOps em pequena empresa. Integração entre desenvolvimento e operação.
• Sistema de acompanhamento de indicadores de desempenho. Métricas de equipes de desenvolvimento.
• Aplicação de Design Thinking na definição de requisitos. Usado em um sistema real do próprio TCC.
• Sistema de gestão de backlog priorizado por valor de negócio. Priorização técnica documentada.
• Ferramenta de apoio a retrospectivas ágeis. Voltada a times de desenvolvimento remoto.
• Estudo de maturidade em gestão de TI. Frameworks como COBIT ou ITIL aplicados a uma organização.
• Sistema de gestão de mudanças (change management). Em ambientes corporativos de TI.
• Aplicação de testes de usabilidade em sistema de gestão acadêmica. Avaliação real com usuários.
• Sistema de documentação viva para conhecimento técnico. Voltado a equipes de desenvolvimento.
• Estudo de impacto do low-code/no-code na produtividade. Aplicado a pequenas equipes de TI.
• Sistema de gestão de riscos em projetos de software. Identificação e mitigação documentadas.
• Ferramenta de acompanhamento de sprints. Métricas de velocidade da equipe ao longo do projeto.
• Estudo comparativo de governança de TI em órgãos públicos municipais. Aplicação prática de framework de governança.

Diferencial real: aplicar a metodologia em um projeto de verdade — mesmo pequeno, mesmo da sua própria rotina de trabalho — vale mais para a banca do que só descrever teoricamente Scrum ou Kanban.

Como esses temas costumam girar em torno de processo, e não de produto, a formulação do objetivo geral e dos específicos precisa ser ainda mais precisa. É fácil cair em objetivo vago do tipo "melhorar a gestão". O gerador de objetivos com a Taxonomia de Bloom ajuda a transformar isso em verbos mensuráveis.

Conclusão

Cento e cinco temas parecem muitos, mas o objetivo aqui não é você escolher um e sair copiando o título. É usar essa lista como ponto de partida para achar a interseção entre o que o seu curso exige, o que você tem interesse real em pesquisar, e o que é viável terminar dentro do prazo que resta.

Se depois de ler tudo isso você ainda estiver sem definir com segurança, ou sentir que o tempo já está apertado, contar com orientação especializada pode ser o que separa travar por semanas de sair da escolha do tema já com direção clara para o desenvolvimento.

Escolhido o tema, o passo seguinte é entender a sequência completa até a defesa — do projeto de pesquisa à banca. O Mapa da Mina do TCC organiza essas etapas, e a biblioteca de materiais gratuitos tem modelo pronto em ABNT para você não perder tempo formatando do zero.