Approximate Computing is currently an emerging paradigm that seeks to replace some data accuracy with aspects such as performance and energy efficiency. There are tools within this scope that apply some approximate computation techniques at software computational level. However, these tools are limited in a way that they only cover some specific scope, apply only one of the known techniques and/or need manual applications annotations to work out. The current state of the art still has questions such as the existence or not of a relation between the characteristics of the studied application and the chosen technique for its exploration; also remains open what would be the most appropriate technique for each particular context. Thus, this dissertation proposes the implementation of a tool that, according to the application profiling, chooses the most appropriate approximate computing technique to be applied. The tool uses the LLVM compilation infrastructure, where each step is implemented as a code analysis or transformation LLVM Pass. In addition to the Profiler, three approximate computation techniques were implemented, and the results obtained show that the technique chosen by the tool is cost-effective if the parameters of error rates and speedup are considered.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESComputação Aproximada é atualmente um paradigma em ascensão que visa substituir um pouco de acurácia de dados por aspectos como desempenho e eficiência energética. Ao nível computacional de software, existem ferramentas dentro desse escopo que aplicam algumas técnicas de computação aproximada. No entanto, essas ferramentas são limitadas de forma que abrangem somente algum escopo específico, aplicam apenas uma das técnicas conhecidas e/ou precisam de anotações manuais nas aplicações para funcionarem. O estado da arte atual ainda possui questionamentos, como a existência ou não de uma relação entre as características da aplicação estudada e a escolha da técnica utilizada para sua exploração; permanece em aberto também qual seria a técnica mais adequada a cada determinado contexto. Dessa forma, essa dissertação propõe e uma ferramenta que, conforme as características das aplicações, escolha a técnica de computação aproximada mais adequada a ser aplicada naquele contexto. A ferramenta desenvolvida utiliza a infraestrutura de compilação do LLVM, onde cada etapa é implementada na forma de um LLVM Pass de análise ou transformação de código. Além do Profiler, foram implementadas três técnicas de computação aproximada e os resultados obtidos mostram que a técnica escolhida pela ferramenta apresentam um custo-benefício se forem considerados os parâmetros de taxas de erro e aceleração.