Resumo: O câncer é um termo genérico para um grande grupo de doenças baseado no desenvolvimento rápido de células anormais que crescem além dos seus limites usuais, e que podem se espalhar para outros órgãos. Este processo é referido como metástase. O câncer de próstata é o sexto tipo de câncer mais comum em todo o mundo, a quarta principal causa de morte por câncer no Brasil. As propriedades moleculares de 34 análogos de Styrylbenzylsulfones com atividade citotóxica contra células cancerosas humanas da próstata foi calculado através do método: Teoria do Funcional de Densidade com o nível B3LYP/6-31G .Quatro descritores (ângulo diedral entre os átomos: 17, 18, 23 e 24; as ordens de ligação entre átomos de 18-19 e 20-21; e polarizabilidade) foram responsáveis pela discriminação do dois grupos de moléculas ( ativos e inativos) e para isto foi utilizado uma técnica de reconhecimento de padrão: Análise do Componente Principal ( PCA ). Este modelo foi capaz de discriminar 20 ativos de 14 inativos dos análogos usando apenas uma componente principal, sendo responsável por 51.20% da variância total e que permite melhor compreender a influência desses descritores eletrônicos na atividade citotóxica. Palavras-chave:Styrylbenzylsulfonas; Câncer de Próstata; PCA; B3LYP. AbstractCancer is a generic term for a large group of diseases related to rapid creation of abnormal cells that grow beyond their usual boundaries, and which can then spread out to other organs. This process is referred to as metastasis. Prostate cancer is the sixth most common cancer worldwide, the fourth leading cause of death from cancer in Brazil. The Density Functional Theory method at B3LYP/6-31G* was employed to calculate a set of molecular properties (variables) of 34 Styrylbenzylsulfones analogues with cytotoxic activity against human prostate cancer cells. Four descriptors (dihedral angle between atoms 17, 18, 23 and 24; bond orders between atoms 18-19 and 20-21; and polarizability ) were responsable to discriminate the two groups of molecules ( active and inactive ) and this result was used for pattern recognition method. This model was able to discriminate 20 active from 14 inactive of the analogues by using only one principal component, accounting for 51.20% of the total variance and allowing to better understand the influence of these electronic descriptors in the cytotoxic activity.