Quais São os Temas de TCC de Ciência da Computação Mais Buscados em 2026?

Os temas de TCC de Ciência da Computação mais buscados em 2026 se concentram em seis subáreas: banco de dados, engenharia de software, redes e segurança, desenvolvimento mobile, interação humano-computador e sistemas distribuídos/cloud. Esta lista reúne 24 temas — quatro por subárea —, cada um já formulado como pergunta de pesquisa, para você escolher um recorte que combine com o que o seu curso e o seu orientador aceitam como TCC.

Como escolher entre os temas desta lista

Antes de escolher, confirme três coisas com o seu curso: (1) se o formato aceito é monografia completa ou artigo no padrão SBC (isso muda a extensão do referencial teórico); (2) se o TCC exige um artefato de software funcional (protótipo, sistema, aplicativo) ou se uma pesquisa teórica/comparativa também é aceita; (3) se há um professor com linha de pesquisa próxima ao tema, porque isso facilita muito a orientação. Um bom teste final: você consegue, em uma frase, dizer o que o artefato faz e o que a pesquisa mede ou compara?

Banco de dados

1. Desempenho de bancos relacionais vs. NoSQL para um caso de uso específico — Qual banco (por exemplo, PostgreSQL vs. MongoDB) apresenta melhor desempenho de leitura/escrita para um sistema de [domínio escolhido] sob carga simulada?
2. Modelagem de dados para um domínio pouco padronizado — Como um modelo de dados relacional pode representar com integridade as regras de negócio de [domínio escolhido], evitando anomalias de atualização?
3. Otimização de consultas em um sistema real ou simulado — Em que medida a indexação e a reescrita de consultas reduzem o tempo de resposta de um conjunto de consultas típicas de um sistema de [domínio escolhido]?
4. Anonimização de dados para pesquisa em conformidade com a LGPD — Quais técnicas de anonimização preservam a utilidade analítica de uma base de dados de [domínio escolhido] enquanto atendem aos princípios da LGPD (Lei nº 13.709/2018)?

Engenharia de software

1. Comparação de metodologias ágeis em um projeto acadêmico ou de estágio — Como a adoção de Scrum ou Kanban afeta a previsibilidade de entregas em um projeto de desenvolvimento de [domínio escolhido]?
2. Cobertura de testes automatizados e taxa de defeitos — Existe relação entre a cobertura de testes unitários de um módulo e a taxa de defeitos reportados após a entrega, em um projeto de [domínio escolhido]?
3. Dívida técnica em um projeto de código aberto — Como a dívida técnica (medida por ferramentas de análise estática) evolui ao longo do histórico de commits de um projeto de código aberto de [domínio escolhido]?
4. Arquitetura de microsserviços vs. monolito para um sistema específico — Em que critérios (manutenibilidade, custo de infraestrutura, complexidade operacional) a arquitetura de microsserviços se justifica para um sistema de [domínio escolhido] de pequeno porte?

Redes e segurança

1. Detecção de intrusão com aprendizado de máquina clássico — Qual algoritmo de classificação (árvore de decisão, SVM, random forest) apresenta melhor desempenho na detecção de tráfego malicioso em um conjunto de dados público de rede?
2. Segurança de APIs REST em aplicações web — Quais vulnerabilidades da OWASP API Security Top 10 estão presentes em uma aplicação de [domínio escolhido] desenvolvida como estudo de caso, e como corrigi-las?
3. Desempenho de VPNs e protocolos de tunelamento — Como diferentes protocolos de VPN (WireGuard, OpenVPN, IPsec) se comparam em latência e throughput sob as mesmas condições de rede?
4. Conscientização sobre phishing em ambiente universitário — Qual o nível de reconhecimento de tentativas de phishing entre estudantes de uma instituição, medido por um teste simulado e ético, com consentimento prévio?

Desenvolvimento mobile

1. Desempenho comparado entre Flutter e desenvolvimento nativo — Como um mesmo aplicativo, desenvolvido em Flutter e nativamente, se compara em tempo de resposta e consumo de bateria em um teste controlado?
2. Acessibilidade em aplicativos móveis — Em que medida um aplicativo de [domínio escolhido] atende às diretrizes de acessibilidade (WCAG adaptadas a mobile) antes e depois de ajustes propostos pelo pesquisador?
3. Aplicativo de apoio a um problema social ou de saúde específico — Um protótipo de aplicativo para [problema escolhido, ex.: adesão a tratamento, mobilidade urbana] atende às necessidades levantadas com um grupo de usuários-teste?
4. Consumo de dados e otimização offline-first — Como uma estratégia offline-first reduz o consumo de dados móveis de um aplicativo de [domínio escolhido] sem prejudicar a experiência do usuário?

Interação humano-computador (UX/UI)

1. Avaliação de usabilidade de um sistema existente — Quais problemas de usabilidade um teste com usuários (System Usability Scale ou teste de tarefas) revela em um sistema de [domínio escolhido] já em uso?
2. Redesign de interface orientado a dados de uso — Como um redesign baseado em heurísticas de Nielsen melhora a taxa de conclusão de tarefas em uma interface de [domínio escolhido]?
3. Acessibilidade digital para pessoas com deficiência visual — Um protótipo de interface com suporte a leitor de tela atende aos critérios de acessibilidade testados com usuários reais ou heurísticas especializadas?
4. Design de onboarding e retenção em um aplicativo — Como diferentes fluxos de onboarding (com e sem tutorial guiado) afetam a taxa de conclusão do primeiro uso em um protótipo testado?

Sistemas distribuídos e cloud

1. Custo comparado entre provedores de nuvem para um workload específico — Como o custo mensal de rodar um workload de [domínio escolhido] se compara entre dois provedores de nuvem, usando o nível gratuito ou créditos educacionais?
2. Escalabilidade horizontal de um sistema web simples — Em que ponto um sistema de [domínio escolhido] deixa de responder dentro de um SLA aceitável ao aumentar a carga simulada, e como a escala horizontal resolve isso?
3. Contêineres e orquestração para um sistema acadêmico — Como a containerização com Docker e orquestração básica (Docker Compose ou Kubernetes) simplifica o deploy de um sistema de [domínio escolhido]?
4. Tolerância a falhas em um sistema distribuído simulado — Como um sistema simples se comporta sob falha simulada de um nó, com e sem uma estratégia de replicação?

Onde encontrar dados e ambientes de teste gratuitos

Boa parte dos temas acima não exige coletar dados do zero. Repositórios como Kaggle, UCI Machine Learning Repository e os conjuntos de dados do Hugging Face reúnem bases públicas prontas para uso em temas de banco de dados e segurança; provedores de nuvem (AWS, Google Cloud, Azure) costumam oferecer créditos educacionais para estudantes testarem workloads de sistemas distribuídos sem custo; e projetos de código aberto no GitHub servem tanto de objeto de estudo para dívida técnica quanto de base de código para um estudo de caso de engenharia de software. Antes de comprometer-se com um tema, verifique se os dados ou o ambiente que ele exige estão de fato acessíveis com o que você tem hoje.

Como transformar um tema desta lista em problema de pesquisa

Cada item já vem formulado como pergunta, mas ainda precisa de um recorte final: o domínio de aplicação ([domínio escolhido] nos exemplos acima), o escopo do artefato (o que exatamente você vai construir ou usar como estudo de caso) e a métrica de avaliação (o que conta como “funcionou” ou “teve melhor desempenho”). Um erro comum é deixar a métrica implícita — declare desde o projeto de pesquisa qual número ou critério vai responder à pergunta.

Erros comuns na escolha do tema

• Tema tecnicamente interessante, mas sem pergunta de pesquisa — “desenvolver um sistema de X” não é uma pergunta; falta o que medir ou comparar.
• Escopo maior do que o tempo disponível — um sistema completo com autenticação, múltiplos módulos e deploy em produção raramente cabe em um semestre; prefira um recorte menor e bem avaliado.
• Falta de dados ou ambiente de teste definido — antes de comprometer-se com um tema, confirme onde os dados de teste vão vir (dataset público, ambiente simulado, dados sintéticos) e que ferramentas de medição você vai usar.
• Ignorar se existe orientador disponível na subárea — um tema tecnicamente viável sem orientador qualificado na linha de pesquisa vira um obstáculo extra durante o semestre.

Estrutura esperada e formato do trabalho

Cursos de Ciência da Computação costumam aceitar dois formatos: a monografia tradicional, seguindo a NBR 14724:2024 com capítulos completos de referencial teórico e metodologia, ou o formato artigo no padrão de uma conferência ou periódico da área (comum em cursos que seguem o modelo da Sociedade Brasileira de Computação), mais enxuto e com “trabalhos relacionados” no lugar de um referencial teórico extenso. Confirme com a coordenação qual formato o seu curso exige antes de estruturar o trabalho. Se você ainda não decidiu como organizar o trabalho do zero, o guia geral de como fazer uma monografia passo a passo cobre a estrutura comum aos dois formatos.

E se eu quiser um tema com inteligência artificial?

Temas de IA aplicada — de classificação de imagens a modelos de linguagem — continuam entre os mais procurados por estudantes de Ciência da Computação, mas também são os que mais concentram concorrência de temas entre colegas do mesmo curso e turma. Se você já tem uma ideia nessa linha, vale conferir também o guia dedicado a uso responsável de IA no TCC de Ciência da Computação, que trata do que declarar sobre assistentes de programação e como documentar a autoria do artefato — uma exigência cada vez mais comum nas bancas.

Como o Tesify ajuda a organizar a bibliografia do seu TCC

Depois de escolher o tema, o Tesify Bibliografia Automática formata as referências de artigos, RFCs, documentações técnicas e livros no padrão ABNT (NBR 6023/10520), organizando tudo por tipo de fonte enquanto você foca no desenvolvimento do artefato. Cadastro gratuito. Para comparar outras ferramentas de IA aplicadas ao TCC, veja também o comparativo completo de IA para TCC.

Perguntas frequentes

Um TCC de Ciência da Computação precisa obrigatoriamente ter um sistema funcionando?

Depende do curso. Muitos programas exigem um artefato de software (protótipo, sistema, aplicativo) como parte central do trabalho; outros aceitam pesquisas comparativas, revisões sistemáticas ou estudos teóricos sem implementação. Confirme a exigência do seu curso antes de escolher o tema.

É melhor escolher um tema de inteligência artificial ou um tema de outra subárea?

Depende do seu interesse e da disponibilidade de orientação. Temas de IA costumam ter alta concorrência de temas entre os colegas; subáreas como banco de dados, engenharia de software e redes têm, em geral, menos concorrência e orientadores mais disponíveis, sem perder relevância para o mercado.

Posso usar um sistema que já desenvolvi em um estágio como base do TCC?

Em muitos cursos, sim — desde que você tenha autorização da empresa para usar o código e os dados, e que o TCC acrescente uma camada de pesquisa (avaliação, comparação, melhoria mensurável) e não seja apenas a documentação do sistema entregue no estágio.

Quantos temas de reserva devo ter antes de submeter o projeto de pesquisa?

É prudente ter pelo menos um segundo tema mapeado, caso o orientador considere o primeiro inviável no prazo ou sem dados suficientes. Não há um número fixo em norma alguma — isso é apenas uma prática recomendada para não perder tempo caso o tema principal seja recusado.

Preciso de aprovação de comitê de ética para um TCC com testes de segurança (como o tema de phishing)?

Sim, quando a pesquisa envolve pessoas — mesmo em um teste simulado de conscientização, como o exemplo de phishing desta lista — é necessário consentimento informado dos participantes e, dependendo do desenho, submissão ao Comitê de Ética em Pesquisa via Plataforma Brasil. Confirme o enquadramento específico com o seu orientador antes de aplicar qualquer teste com pessoas reais.