Este trabalho apresenta o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), aplicado a uma base de informações sobre a pontualidade dos voos que operaram no Aeroporto Internacional de Porto Alegre, entre os anos de 2004 e 2015, sendo esta base dividida em duas, onde uma contém os dados de voos de chegada e a outra os dados dos voos de partida. A tarefa de classificação foi a escolhida para analisar a base, por ser mais adequada aos dados da base e ter maior liberdade na escolha das classes. Os dados foram pré-processados de forma a prepará-los para a aplicação do algoritmo J48, na ferramenta Weka, para obter os melhores resultados possíveis. A partir da estrutura da base, foram criados oito modelos pelo especialista do domínio, sendo todos submetidos ao mesmo algoritmo. Após coletar os dados e gerar as árvores de decisão de todos os oito modelos o especialista do domínio analisou os resultados, extraindo os conhecimentos e decidindo qual modelo pode obter o melhor resultado na classificação de dados futuros. A base de dados de voos de chegadas possui uma estrutura mais equilibrada, com dados melhores distribuídos entre as classes, enquanto a base de partidas possui a maior parte dos dados acumulados em uma única classe, o que tornou a análise tendenciosa. Ao fim da análise dos modelos, os resultados obtidos pela base de chegadas foram uteis para classificação, enquanto na base de partidas ocorreu uma tendência para classificação como atrasados.