O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento que afeta principalmente as habilidades de interação social dos indivíduos. Para auxiliar no diagnóstico, estudos têm utilizado técnicas de rastreamento de olhar, mas, em geral, os sinais são interpretados manualmente ou a automatização considera somente alguns dos indícios que podem definir a presença do TEA em indivíduos. O presente projeto visa a preencher esta lacuna, propondo utilizar os dados do rastreamento do olhar para o desenvolvimento de um modelo de atenção visual para TEA e para Desenvolvimento Típico (DT). A partir desses modelos, é construído um classificador que visará auxiliar no diagnóstico do TEA. Para alcançar o objetivo proposto, foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, aprovação do comitê de ética, definição do modelo de atenção visual, implementação do modelo, análise e publicação dos resultados. Os métodos foram testados com técnica de validação cruzada e construção de curva ROC. Os resultados mostraram que o modelo de atenção visual desenvolvido é capaz de prever a atenção visual do grupo TEA e do grupo DT, e que o método para classificação desenvolvido consegue classificar um indivíduo com TEA com média de 90\% de precisão e 83\% de especificidade, atingindo no melhor resultado 96\% de precisão e 93\% de especificidade. Espera-se que o método possa ser utilizado por profissionais da área de saúde e que sirva de base também para outras aplicações

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder that affects mainly social interaction skills of individuals. In order to aid the diagnosis, studies have used eye-tracking techniques, but, in general, the signals are interpreted manually or the automation considers only some of the evidence that may define the presence of the ASD in individuals considering eye-tracking signals. This project aims at contributing to this challenge, processing data provided from eye-tracking based on a visual attention model for ASD and Typical Development (TD). From this model its build a classifier that will aid ASD diagnosis. To achieve the proposed goal, the following steps were performed: literature review, approval of the ethics committee, definition of a visual attention model, model implementation, analysis and publication of results. The methods were tested with cross-validation technique and ROC curve construction. The results showed that the developed model is able to predict visual attention of the TEA group and the DT group, and that the developed training method can classify an individual with TEA with an average of 90\% of precision and 83\% of specificity. In the best result was achive 96\% of accuracy and 93\% of specificity. It is expected that the method can be used by health professionals and also serve as a basis for other applications