Existe uma carência de ferramentas e metodologias que possam ser utilizadas na análise dessas informações cadastrais, que auxiliem a prática do extensionista rural. No Brasil, os Sistemas de Cadastro Técnico Rural, desenvolvidos, até então, limitam-se a armazenar dados e relacioná-los a informações geográficas. Não sendo possível, com isso, extrair todas as informações necessárias para as quais essas ferramentas se destinam. Essa limitação, também, deve-se ao fato que estes bancos de dados armazenam uma grande quantidade de registros o que torna inviável a geração de informações a partir das técnicas convencionais de tabulação. Nesse sentido, o objetivo geral deste estudo consiste em testar a aplicabilidade de técnicas de mineração de dados como um processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) no Módulo de Cadastro Rural. Dessa forma, acredita-se que a utilização de Knowledge Discovery in Database (KDD) - Descoberta do Conhecimento em Banco de Dados (DCBD) - que é um novo campo de pesquisa que busca desenvolver meios de prospecção de conhecimento em grandes bases de dados, possa ser uma ferramenta não, somente, idônea, mas eficaz para análise de informações cadastrais. A informação é a matéria-prima fundamental no planejamento e na administração, e o Cadastro Técnico, é o instrumento gerenciador dessas informações: o responsável pela coleta, manipulação e uso da base dedados de forma otimizada. Nesse sentido, o gerenciamento das informações para uma eficiente prática extensionista e desenvolvimento rural, deve levar em conta o uso das tecnologias como aliadas. Tanto para tornar os processos mais dinâmicos quanto para o gerenciamento de um bom banco de dados, para termos comprovações claras e com mais precisão das operações realizadas nos cadastros rurais.