O objetivo deste estado foi agrupar acordaos do Conselho Administrativo de Recursos Piscáis i'(ART) relacionados ao Imposto de Renda Pessoa Jurídica (IRPJ), prolatados entre 2016 e 2020, empregando técnicas de aprendizado de máquina (VIL) para a clusterizaçao de documentos textuais. A análise resultan em 13 clusters exclusivos, um ochado inédito na literatura contabil tributaria no Brasil. Essa identificaçao é relevante para o (ARI', contribuintes, administraçao tributaria e profissionais contábeis e tributaristas envolvidos em questöes contábeis e tributarias relacionadas ao IRPJ. Os algoritmos de AÍL utilizados mostraram-se eficientes na resoluçao de problemas complexos de processamento de linguagem natural (PLN), como criar representaçöes vetoriais de temos e identificar temáticas em dados nao estmturados, fomecendo contribuiçöes valiosas para o entendimento de materias controversas no IRPJ á luz da jurisprudencia administrativa. A clusterizaçao de precedentes se traduz em maior acessibilidade e análise de padrees nos jidgamentos, facilitando a tomada de decisöes na contabilidade tributaria.