Com a redução de custo de fabricação de dispositivos eletrônicos, ampla disseminação de smartphones e dispositivos eletrônicos vestíveis (smartwatches, smartbands) e um mercado automotivo global competitivo, vários sistemas para prover comodidade e auxílio ao usuário têm surgido. Um desses sistemas, de entrada e partida passiva ao veículo, já está no mercado há pelo menos duas décadas, no entanto, não apresenta qualquer conectividade com o ambiente externo. Para suprir essa deficiência e aproveitando crescimento no mercado dos dispositivos smart, há uma tendência natural de convergir esses dispositivos ao ambiente automotivo aproveitando o surgimento e disseminação cada vez mais acentuada da tecnologia de conexão Bluetooth Low Energy (BLE). Este trabalho apresenta um sistema de localização de dispositivo BLE que faz o papel de chave veicular. Apresenta o hardware utilizado para construção do sistema, topologias de antenas posicionadas no veículo (dongles BLE), arquitetura e fluxo do sistema de localização, apresentando os algoritmos de aprendizagem de máquina utilizados, usando máquinas em duas camadas e em cascata. Apresenta as regiões de decisão escolhidas e apresenta uma discussão sobre o parâmetro de entrada do sistema, o RSSI. Mostra a não-linearidade desse parâmetro e seu impacto na qualidade dos resultados obtidos.FACEPEBy reducing the cost of manufacturing electronic devices, the wide spread of smartphones and wearable electronic devices (smartwatches, smartbands) and a competitive global automotive market, several systems to provide convenience and user assistance have emerged in vehicles. One of these systems, passive entry and start, has been on the market for at least two decades, however, it has no connectivity with the external environment. To meet this gap and to take advantage of the growing market for smart devices, there is a natural tendency to converge these devices to the automotive environment by taking advantage of the ever-increasing emergence and spread of Bluetooth Low Energy (BLE) technology. This work presents a device localization system based on BLE that plays the role of a vehicular key. It presents the hardware used for system design, antenna topologies positioned in the vehicle (BLE dongles), architecture and flow of the localization system, presenting the machine learning algorithms used, using two layers and cascaded machines. It presents the chosen decision regions and presents a discussion about the system input parameter, RSSI. It shows the non-linearity of this parameter and its impact on the quality of the results obtained.