A Doença Renal Crônica (DRC) é causada por uma degeneração na função renal na qual o transplante é uma opção de tratamento adotado. São apresentadas nesta revisão as principais técnicas de Inteligência Artificial (IA) aplicadas na predição da rejeição do enxerto renal no primeiro ano pós-transplante. Foi realizada uma revisão integrativa sobre o tema, baseada na consulta das bases de dados: PubMed, Scielo, Embase e Lilacs, e encontrados 122 artigos, restando 27 com maior relevância após aplicados os critérios de inclusão e exclusão. Cada pesquisa efetuada se sustenta com práticas de IA que se apresentam mais adequadas às variáveis fornecidas por especialistas e a quantidade de dados disponibilizados ao pesquisador. Os resultados das inferências embora com precisões, que apresentaram variações costumam satisfazer a predição da rejeição do enxerto com boa acurácia.

Com o crescimento do comércio online e de operações financeiras realizadas dentro deste contexto, surge também uma maior demanda por sistemas de comércio eletrônico mais eficientes, principalmente no que se refere a implementação de sistemas de busca, recomendações, venda cruzada, entre outras aplicações. O uso de vocabulários específicos por estas plataformas têm ajudado a melhorar e tornar buscas e recomendações nestes sistemas mais eficientes, pois oferecem maior contexto a pesquisa, reduzindo o tempo e o esforço despendido nessas atividades. Este artigo tem como objetivo descrever o processo de criação de uma ontologia para E-Business, tendo como fundamentos básicos o modelo desenvolvido pelo projeto ACTIVE instituído pelo ESPRIT Programme (Framework IV) e a proposta da arquitetura web “ETE MONITOR ARCHITECTURE”. A pesquisa utilizou como metodologia o Design Science Research para desenvolvimento de um artefato. Na revisão da literatura foram encontrados treze artigos em consultas realizadas nas bases de dados SciElo, IEEE e OUCI tendo como parâmetro de indexação a base de dados Web of Science (WoS). Após uma análise minuciosa, apenas sete artigos foram selecionados para compor o trabalho final. Na  pesquisa foram ainda adicionados mais seis textos entre teses e livros considerados relevantes. O resultado principal obtido nesta pesquisa foi uma ontologia contendo vinte e duas classes e mais dezenas de sub-classes, propriedades e relacionamentos que foram modelados utilizando as linguagens OWL, XML e RDF.