Seleção automática de casos de teste (CTs) é uma tarefa importante para melhora da eficiência das atividades de Testes de Software. Essa tarefa pode ser tratada como um problema de otimização, cujo objetivo é encontrar um subconjunto de CTs que maximizem um dado critério de teste. No nosso trabalho, o critério de testes é a cobertura de requisitos funcionais formalmente especificados, e, além dele, o custo (esforço de execução) também é levado em consideração no processo de seleção. Mesmo sendo um aspecto importante, o esforço de execução ainda é negligenciado por outros trabalhos na área de seleção automática de CTs. Nesse trabalho, utilizamos o algoritmo conhecido como como Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO), ainda não investigado na resolução desse tipo de problema, para criação de uma ferramenta de seleção automática de CTs. Nela, o esforço de execução é utilizado como um limiar no processo de seleção, onde, dada uma suíte de testes, busca-se selecionar um subconjunto de casos de testes que não ultrapassem esse limiar e que maximizem a cobertura de requisitos funcionais. Para tanto, o esforço de execução foi considerado uma restrição ao problema de otimização e a cobertura de requisitos como a função de fitness. Nessa ferramenta, sete módulos (que implementavam outras técnicas de busca), foram desenvolvidos e seus desempenhos comparados através de experimentos onde foi possível oberservar o bom desempenho do PSO se comparado às outras técnicasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior