The pupil consists of an aperture in the center of the iris that responds to variations in light intensity. In addition to being used as a biometric physical characteristic, it has applications in behavioral classification and diagnosis of Neurological Disorders (NDs). The use of digital image processing (DIP) techniques has become widespread in works involving automated pupil detection for various applications, allowing for personalized extraction of pupil parameters to address specific concerns of a given application or reduce costs. In this context, an algorithm for extracting pupil characteristics from low-resolution images captured in visible light was developed as a proposal to reduce costs in biometric systems. Furthermore, parameters such as diameter, area, and radius were extracted from the pupil to provide a tool to support ND research. Using the UBIRIS.v1 database and through basic PDI techniques, the proposed algorithm was able to generate a pupil mask for automated extraction of pupil features, reaching an accuracy of 96.14%. Thus, the work demonstrated the possibility to achieve satisfactory results even in low resolution images and less computational complexity.A pupila consiste em uma abertura no centro da íris que responde às variações da intensidade da luz que, além de usada como característica física biométrica, tem aplicabilidade na classificação comportamental e diagnóstico de Distúrbios Neurológicos (DNs). O uso de técnicas de processamento digital de imagens (PDI) tem se difundido em trabalhos envolvendo detecção automatizada da pupila para diversas aplicações, permitindo personalizar a extração de parâmetros pupilares para atender preocupações específicas de determinada aplicação ou diminuir os custos. Nesse contexto, foi desenvolvido um algoritmo de extração de características da pupila em imagens de baixa resolução e capturadas na luz visível como uma proposta de redução dos custos em sistemas biométricos. Além disso, foi realizada a extração de parâmetros da pupila como diâmetro, área e raio, a fim de fornecer uma ferramenta de apoio à pesquisa de DNs. Utilizando o banco de dados UBIRIS.v1 e através de técnicas básicas de PDI o algoritmo proposto foi capaz de gerar uma máscara da pupila para extração de suas características de forma automatizada, atingindo uma acurácia de 96,14%. Sendo assim, o trabalho demonstrou ser possível alcançar resultados satisfatórios mesmo que em imagens de baixa resolução e menor complexidade computacional.