Agriculture has been making great technological advances due to the incorporation of modern technologies. One of the consequences is the need to deal with a large volume of generated data. To constantly reduce the real efforts and the searches, in time, the most efficient strategies and the most efficient decisions, they optimize the yield and the agricultural inputs and the natural resources. This requires a data-intensive approach and puts technology and data aspects at the center of attention, examining processes, and relationships in business areas. However, there is a wide availability of sources and data in different formats. Consequently, to deal with the heterogeneity of these data, there is a need to create solutions that reduce this disparity between the different information systems that appear at each stage of the agricultural production processes. In this sense, ontologies are defined as information that allow knowledge within a given domain, the sharing and set of information, as well as the integration of information and interoperability between systems. Given this context, in this research, the objective was to map the main classes of data generated during each stage of the processes involved in the soybean cultivation system, through a domain ontology, with the purpose of contributing to the analysis and management of data, and resources that facilitate the exchange of information between agents and systems that work in these stages. To create the ontology, the Ontology Development 101 methodology and the ontology editing tool Protégé were used. As a result, a proposed semantic knowledge model is presented to represent the main classes of data mapped in the soybean cropping system.A agricultura vem tendo grandes avanços tecnológicos em função da incorporação de novas tecnologias. Uma das consequências é a necessidade de tratar com grande volume de dados gerados. Na busca constante por informações confiáveis e atualizadas, em tempo real, há necessidade de estratégias mais eficientes e decisões mais assertivas, com intuito de maximizar rendimentos e reduzir insumos agrícolas e recursos naturais. Essa busca exige uma abordagem intensiva de dados, e coloca aspectos tecnológicos e dados no centro da atenção, examinando os processos, atores e relacionamentos em ambientes agrícolas. Porém, mesmo existindo uma grande disponibilidade de dados, estes dados são provenientes de diversas fontes e coletados em diferentes formatos. Consequentemente, para tratar com a heterogeneidade desses dados, existe a necessidade de criar soluções que reduzam essa disparidade entre os diferentes sistemas de informações que constam em cada etapa dos processos de produção agrícola. Nesse sentido, as ontologias são artefatos que permitem organizar o conhecimento dentro de um determinado domínio, o compartilhamento e o reuso de informações, bem como, a integração de informações e a interoperabilidade entre sistemas. Diante deste contexto, nesta pesquisa, o objetivo foi mapear as principais classes de dados geradas durante cada etapa dos processos envolvidos no sistema de cultivo da soja, por meio de uma ontologia de domínio, com propósito de contribuir com a análise e gestão dos dados, e recursos que facilitem a troca de informações entre agentes e sistemas que atuam nessas etapas. Para criação da ontologia foi utilizada metodologia Ontology Development 101 e a ferramenta para edição de ontologias Protégé. Como resultado é apresentado um modelo de conhecimento semântico proposto para representar as principais classes de dados mapeadas no sistema de cultivo da soja.