The present work aims to analyze machine learning techniques applied to pattern recognition of diesel engines audio files captured with a smartphone. Audio samples from 3 different engines were recorded, under 3 different operating conditions: normal operation, leaking hose and injector failure. Several combinations of data processing, audio feature extraction and classifiers were evaluated. The results show that this approach is very promising for fault diagnosis of diesel engines. RESUMOO presente trabalho tem como objetivo a análise de técnicas de machine learning aplicadas ao reconhecimento de padrões em arquivos de áudio contendo sons de motores a diesel capturados a partir de um smartphone. Foram gravadas amostras de áudio de 3 motores distintos, em 3 condições de operação diferentes: motor com funcionamento normal, com a mangueira furada e com falha no injetor. Várias combinações de tratamento dos dados, de atributos extraídos do áudio e de classificadores foram testadas. Os resultados mostram que essa abordagem é bastante promissora para diagnosticar falhas em motores a diesel.