Este artigo descreve um experimento de mineração de dados utilizando árvores de decisão para a extração de informações de um dataset com amostras de tumores de mama e suas características, tendo como finalidade a classificação do tumor em benigno ou maligno. Detalhou­se a base de dados e as estratégias utilizadas para realização dos experimentos e aplicação dos algoritmos de decisão. Os algoritmos de árvore de decisão escolhidos para a classificação das amostras em questão foram o J48 e o REPtree. Após analise das árvores geradas, conclui­se que o atributo quantidade de citoplasma no núcleo sempre foi analisado para a determinação tanto de tumores malignos quanto de tumores benignos. Além disso, houve confirmações de padrões para tumores de mama.