This study focus on the characterization of hydrocarbon microseepages in the northern Tucano Basin (Bahia State, Brazil), using geostatistical analysis of regional hydrocarbon geochemical data yielded from soil samples and digital processing of Enhanced Thematic plus (ETM+/Landsat7 satellite) and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer imagery (ASTER/Terra satellite).  A theoretical detection model was devised for the study in which gas anomalies (seeps) indicated by hydrocarbon geochemistry should spatially match a number of surface expressions such as the presence of bleached soil and rocks (i.e., reduction of Fe3+ to Fe2+ ), geobotanical markers and concentration of specific clays (kaolinite) and carbonates (siderite).  These indirect evidences were employed for the application of remote sensing data and information extraction techniques in order to locate sites more favorable to host hydrocarbon seeps in the Tucano Basin. The ETM+ data was processed through the pseudo-ratio technique - an adaptation of the classic principal components analysis. The ASTER data was processed through the Spectral Angle Mapper and the Mixture Tuned Matched Filtering (techniques commonly used for the classification of hyperspectral data; here adapted for multispectral data) and via a pioneer approach by means of three different neural network systems (Fuzzy Clustering, Radial Basis Functional Link Network, and Probabilistic Neural Network). The results showed that several sites where the features predicted in the detection model concurred with geochemical anomalies were mapped. Other sites with similar characteristics, but for which no geochemical data were available, were also revealed.  These sites are taken as new potential targets for the presence of seeps and oil reservoirs. The research demonstrated the excellent potential of ASTER data and spectral-spatial methodologies for low-cost, onshore exploration of hydrocarbons in Brazil.Com base na análise estatística de dados geoquímicos regionais derivados de amostras de solo e no processamento digital de imagens dos sensores Enhanced Thematic plus (ETM+/Landsat7 satélite) e Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER/Terra satélite), este trabalho objetiva a caracterização de microexsudações de hidrocarbonetos na Bacia do Tucano Norte (BA). O estudo incluiu a elaboração de um modelo teórico de detecção segundo o qual as anomalias gasosas (exsudações) indicadas pela gasometria devem coincidir com determinadas expressões superficiais, tais como descoloração de solos e rochas (i.e., redução de Fe3+ para Fe2+), marcadores geobotânicos, concentração de argilas (caulinita) e carbonatos (siderita). Estas evidências indiretas foram utilizadas em conjunto com dados de sensoriamento remoto e técnicas de extração de informações para detecção de pontos com maior favorabilidade à presença de exsudação de hidrocarbonetos na Bacia do Tucano.  Os dados ETM+ foram processados segunda a técnica de pesudo-razões - uma adaptação da análise por principais componentes clássica.  Os dados ASTER foram processados pelas técnicas Spectral Angle Mapper e Mixture Tuned Matched Filtering (usualmente aplicadas na classificação de dados hiperespectrais e que foram aqui adaptadas para uso em dados multiespectrais), bem como por uma abordagem pioneira baseada em três diferentes sistemas de redes neurais (Fuzzy Clustering, Radial Basis Functional Link Network e Probabilistic Neural Network). Com base nestas técnicas, foram mapeados diversos locais onde as feições previstas no modelo teórico de detecção coincidem com as anomalias geoquímicas. Ademais, foram revelados setores com características similares em regiões ainda sem dados gasométricos. Estes locais são alvos potenciais para presença de exsudações e possivelmente reservatórios de hidrocarbonetos. A pesquisa demonstrou o excelente potencial dos dados ASTER e metodologias de análise espectro-espacial de baixo custo para a exploração de hidrocarbonetos nas bacias continentais brasileiras.