O combate a violência é um significativo desafio enfrentado pela sociedade brasileira. O contexto alarmante de violência e uso de armas de fogo reflete a urgente necessidade de medidas abrangentes e eficazes a fim de reprimir o avanço da hostilidade e garantir a segurança da população. A detecção de disparos de armas de fogo se mostra como uma iniciativa promissora no enfrentamento e redução de crimes perpetrados com o uso de armamentos. Nesse contexto, a utilização de técnicas de inteligência artificial oferece uma nova perspectiva na interpretação e análise de dados, viabilizando a identificação automatizada e precisa de padrões sonoros e pode fornecer uma ferramenta estratégica para combater a violência armada, permitindo uma alocação eficiente de recursos policiais e ações preventivas em áreas afetadas pela criminalidade. A proposta deste trabalho é explorar e investigar o uso de inteligência artificial na detecção de disparos de armas de fogo, construir ferramentas de classificação sonora visando contribuir na investigação forense ao auxiliar o perito a identificar, com precisão, o tipo de som analisado, se o mesmo provém ou não de disparo de arma de fogo, utilizando algoritmos de aprendizado profundo e métodos de processamento de som visando contribuir para o desenvolvimento de sistemas de detecção mais eficientes e fornecer subsídios teóricos e práticos para o enfrentamento da violência armada no Brasil.