É amplamente aceito que o custo de manutenção de um software representa mais de 90% do custo total do produto durante todo seu ciclo de vida. O custo de desenvolvimento do produto tende a se tornar insignificante principalmente em softwares com longos ciclos de vida. Softwares perdem sua importância e tendem a cair em desuso caso não sejam evoluídos. Naturalmente, durante esse processo de evolução diversas forças externas e internas corroboram para o decaimento da qualidade do código fonte do software, como por exemplo, pressões do mercado, diminuição dos orçamentos para manutenção, mudanças no time de desenvolvedores, dentre outros. Apesar de existirem técnicas para acompanhar a qualidade do código fonte de um software utilizando-­‐se métricas, nenhuma leva em consideração o contexto e decisões tomadas que levaram à diminuição da qualidade se tornando então técnicas reativas. Para explicar esse decaimento de qualidade, inserir informações contextuais sobre as decisões tomadas, permitir planejamento preventivo e acompanhar o aumento dos custos de manutenção em softwares com código fonte já comprometido, é utilizada a metáfora de Dívida Técnica. A metáfora de Dívida Técnica é uma analogia ao conceito de empréstimo financeiro. Ao comprometer a qualidade do código fonte do sistema em detrimento a algum benefício imediato, contrai-­‐se uma dívida onde o valor do empréstimo é o esforço economizado na execução da tarefa. Como toda dívida, são aplicados juros sobre o empréstimo contraído e se a dívida não for adequadamente controlado, no futuro a maior parte do esforço de manutenção e evolução será gasto amortizando os custos da dívida. Apesar de intuitiva, muito popular na comunidade de profissionais de software e útil para diminuir a distância entre o vocabulário técnico e o gerencial, a metáfora tem sua definição em evidências anedóticas, por isso se faz necessário estudos que possam descrever o fenômeno com rigor científico. Nesse contexto, o objetivo desse estudo é caracterizar a metáfora de Dívida Técnica sob a ótica de métricas de software, descrevendo relações existentes entre as tomadas de decisões e os impactos causados na qualidade, utilizando-­‐se de suítes clássicas de métricas, fundamentado em 7 anos de dados históricos de projetos reais e companhamento por 8 meses de um projeto vivo.