O objetivo do estudo foi analisar o impacto do nível de disclosure das informações por segmento na acurácia de previsão dos analistas. A amostra da pesquisa compreende as demonstrações contábeis de 81 empresas brasileiras listadas no índice Bovespa entre os anos de 2017 e 2020. Utilizou-se a análise de documentos, descrição dos dados, estatística descritiva e o método da correlação de Pearson. Assim, os resultados do coeficiente de correlação de Pearson de cada variável em relação ao ID Inf Seg foram: Erro Receita (positiva e fraca de 2017 a 2018 e positiva e moderada de 2019 a 2020), Ativo Total (positiva e moderada durante os 4 anos), Dívida (positiva e moderada durante os 4 anos), Liquidez Corrente (negativa e moderada em 2017 e 2020) e com EBIT (positiva e moderada de 2017 a 2019 e positiva e fraca em 2020.). Já as seguintes correlações não apresentaram resultados estatisticamente significantes (todas em relação ao ID Inf Seg): Erro Lucro Líquido (de 2017 a 2020), Liquidez corrente (2018 e 2019), Estoques (de 2017 a 2020), Recebíveis Totais (de 2017 a 2020). Os resultados expandem os conhecimentos de pesquisa em relação às informações por segmento correlacionas à previsão dos analistas, aumentando a qualidade das informações do disclosure de informações por segmento, gerando valor para o mercado.