Este trabalho busca auxiliar consumidores com a alimentação de animais de estimação, explorando a importância nutricional e o aprimoramento de ingredientes funcionais. Detalhamos os perfis nutricionais para alimentos de cães e gatos, considerando diferentes nutrientes e suas quantidades ideais. A partir do estudo feito, desenvolvemos uma aplicação web para sanar a falta de auxílio acessível que os tutores têm na hora de escolher a ração seca mais adequada para seu pet, e para a isso nos apropriamos da Inteligência Artificial, especificamente o uso do algoritmo K-means para a clusterização de dados na classificação de rações secas, com ênfase em sua aplicação na classificação do grau de saúde das rações. A Mineração de Dados, utilizando a metodologia KDD, é destacada por sua importância na extração de informações valiosas. A aplicação "Paladar Pet" é apresentada como uma solução web que utiliza o algoritmo K-means para classificar rações secas em grupos A, B e C, com base nos níveis mínimos de garantia estabelecidos pela ABINPET (A Associação Brasileira da Indústria de Produtos para Animais de Estimação). "Paladar Pet" busca fornecer uma compreensão clara e simplificada dos rótulos nutricionais, auxiliando os consumidores na escolha e compreensão das rações secas para cães e gatos.