Alarmes são fundamentais para atrair a atenção de operadores a problemas ou condições que requerem providências imediatas. Em usinas nucleares, complexos sistemas de segurança monitoram e avisam à sala de controle, muitas vezes pela ativação de alarmes, condições operacionais e fatores de segurança. Quando um desligamento de emergência ou transiente acontece, um único problema pode ocasionar o surgimento de uma avalanche de alarmes que acaba dificultando o diagnóstico da causa do problema na usina e da situação da usina. Nesse cenário, a diferença de tempo entre esses eventos é normalmente da ordem de milissegundos. Sistemas em tempo real de suporte ao diagnóstico podem processar a informação contida na avalanche, auxiliando no trabalho dentro da sala de controle. É apresentado aqui um sistema genérico em tempo real, baseado em inteligência artificial, de suporte ao diagnóstico da causa-raiz de desligamento da usina e de determinação da situação de emergência. O objetivo é dar suporte à sala de controle ao facilitar a identificação de causa-raiz por meio da análise da sequência de eventos e diminuir a carga de trabalho dos operadores ao monitorar e fazer a inferência lógica da situação de emergência da usina, sendo responsável por um rápida classificação do estado da usina em caso de eventos anormais.