Objetivo: Aplicar técnicas de machine learning para avaliar a eficiência e precisão no diagnóstico de câncer de mama por meio de imagens de ultrassonografia. Métodos: Utilizando a ferramenta Orange Data Mining, foram processadas imagens de um banco obtido na plataforma Kaggle contendo ultrassonografias de mamas que apresentavam nódulos benignos e malignos. Resultados: A análise das imagens nos testes foi realizada por meio das técnicas de machine learning, Neural Network e KNN, que demonstraram altas taxas de precisão na classificação de nódulos benignos e malignos com resultados acima de 90% de assertividade. Conclusão: A pesquisa sublinha a importância de ferramentas de machine learning para criar modelos preditivos robustos e precisos, melhorando significativamente a precisão do diagnóstico clínico e aumentando as chances de recuperação dos pacientes.