Esta tese apresenta uma arquitetura de Sumarização Automática de Textos Consciente de Contexto que visa contribuir como fator de adaptação em dispositivos de computação móvel. O processo de sumarização proposto baseia-se em informações contextuais, especificamente localização espacial, temporalidade e perfis de usuário, em uma extensão do algoritmo de sumarização extrativa TF-ISF pela inclusão de níveis de relevância adicionais representados por Palavras-Contextuais. A necessidade de adaptação no processo de visualização de textos em dispositivos de computação móvel advém tanto do crescimento da disponibilização de informações em redes de computadores sem fio quanto das características e restrições intrínsecas da plataforma computacional móvel, bem como da baixa capacidade de armazenamento e processamento e interfaces restritas em termos de tamanho e possibilidades de interação. Como um dos possíveis fatores de adaptação sugere-se a utilização da sumarização automática de textos. Esta possibilita a seleção e apresentação das sentenças consideradas mais relevantes dos documentos originais produzindo, com isso, documentos compactos e mais apropriados para a materialização em dispositivos móveis. Entretanto, considera-se que os métodos de sumarização automática atualmente disponíveis na literatura não atendem plenamente a questão proposta porque não consideram, quando do processo de sumarização, as importantes informações contextuais fornecidas pela computação móvel. Como resultado do processo proposto de adaptação através da Sumarização Consciente de Contexto espera-se que os extratos obtidos sejam mais úteis aos usuários dos dispositivos de computação móvel pela sua maior adequação tanto ao contexto quanto ao perfil, bem como da efetiva consideração das limitações intrínsecas a estes. Esta solução visa contribuir fortemente para a disponibilização de informações adequadas e personalizadas, no momento oportuno, para o local adequado.