Este trabalho foi construído com o propósito de atender a dois objetivos principais: o primeiro foi a realização da análise de sentimentos visando compreender qual é o sentimento preponderante dos brasileiros usuários do Twitter a respeito da vacina/vacinação contra a Covid-19 no país, e o segundo foi avaliar se existe relação de dependência entre este sentimento e as oscilações do mercado acionário do país. Para a realização da pesquisa, foram usados algoritmos de machine learning, tanto para a análise de sentimentos, que foi realizada pelo método Naive Bayes, quanto para a previsão do mercado financeiro que usou o método SVM aliado à técnica de validação cruzada para séries temporais. Como resultado verificou-se que o sentimento dominante do grupo analisado a respeito do tema é negativo, sendo assim para todos os dias que compuseram a amostra da pesquisa, e a principal marca das mensagens negativas é a reafirmação da situação de pandemia e a alusão a termos relacionados à política. Ademais, a pesquisa não foi capaz de confirmar a relação de dependência entre o sentimento diário da população sobre a vacina contra a Covid-19 e as oscilações observadas no mercado financeiro. Por fim, pelos resultados encontrados sugere-se uma ação mais incisiva dos entes políticos em campanhas de vacinação e informação, para que a população recupere a credibilidade em seus entes públicos no que diz respeito ao controle da pandemia no país, bem como também sugere-se a aplicação de outros métodos para a averiguação da relação entre sentimento e mercado financeiro.