No contexto atual as redes sociais dominam grande parte desse mundo digital em que o número de usuários é cada vez mais alto e cada vez mais influente nas vidas das pessoas em geral. Esse universo das redes sociais proporciona que seus usuários possam agir de maneira livre, dando a capacidade de se expressarem como quiserem, ainda tendo um possível grau de anonimato. O surgimento do discurso de ódio nesse meio é devido a essa liberdade e desse certo grau de anonimato que existe, onde ocorre ataques relacionados a um indivíduo ou a um grupo com relação a su a cor, gênero, etnia, nacionalidade, religião, orientação sexual ou qualquer outro possível aspecto passível de discriminação. Foi assim então proposta uma aplicação classificadora de discurso de ódio, que utiliza em seu desenvolvimento diversas tecnologias como conceitos e técnicas de machine learning e processamento de linguagem natural. A linguagem de programação escolhida para o desenvolvimento da aplicação foi Python, devido a sua simplicidade e a quantidade de bibliotecas disponíveis. Como resultados obtidos, a aplicação conseguiu uma precisão média de acertos de 68% durante os testes. Entretanto, ao ser alimentada com frases coletadas da rede social Twitter, a aplicação teve dificuldade para classificá-las, principalmente aquelas que não eram consideradas discurso de ódio. Concluiu-se que, como trabalho futuro, uma das formas de melhorar a aplicação seria inserindo uma nova categoria, como neutra, para casos em que a frase alimentada não é considerada discurso de ódio.