Essa dissertação foca no enriquecimento de word embeddings pré-treinados na língua Portuguesa com o uso de informações visuais. Essas informações foram extraídas de imagens retratando certos termos do vocabulário e embeddings visuais "imaginadas" para termos sem dados de imagem. Essas embeddings enriquecidas foram testadas contra seus modelos textuais originais em tarefas comuns de PLN, sendo elas: relação entre palavras, predição de analogias, reconhecimento de entidades nomeadas e similaridade de sentenças. Essas tarefas foram utilizadas para descobrir se o enriquecimento tem impacto sobre a performance dos embeddings nas tarefas em questão. Os resultados demonstram um aumento de desempenho para algumas tarefas, o que indica que o enriquecimento com dados visuais é útil para tarefas de PLN baseadas em word embeddings.