Em função do crescimento do agronegócio e diversidade de tecnologias e mercados, avaliar a eficiências de empresas, pode ajudar a identificar não só quem são setores mais eficientes, mas quais os fatores que interferem nesta eficiência e competividade. Assim esta pesquisa tem como objetivos analisar o desempenho do setor alimentício brasileiro conforme a mensuração da eficiência técnica e de escala determinando os indicadores de maior importância na construção de modelos envoltórios de dados. A amostra do estudo é composta 114 empresas e 18 variáveis de caráter financeiro e produtivo da base de dados FIPECAFI, da revista EXAME, nos grupos de empresas de sinas produtoras de etanol e açúcar agronegócio diversificado produtoras de alimentos de origem animal produtoras de alimentos de origem vegetal e agronegócios diversificados; . Neste estudo utilizou-se das metodologias de Análise Envoltória De Dados (DEA); análise multivariada de dados, análise de agrupamento, e análise de descriminante. Pela abordagem direta do método DEA, foi possível determinar que 9 (7,9%) das 114 empresas obtiveram máxima eficiência técnica que dentre os grupos de empresas analisadas o setor de produção animal conseguiu os melhores resultados uma eficiência técnica média de 67% e uma eficiência de escala média de 90%; sendo também possível determinar que as empresas com modelo societário cooperativo e que não exportam seus produtos são menos eficientes que as empresas não cooperativas que exportam seus produtos, mediante a estatística do teste de Krukal-Wallis ao um 5% de significância. Na abordagem da análise multivariada de as 114 empresas, usando a Análise de Componentes Principais (ACP), foram agrupadas em 7 grupos de empresas com características homogêneas, porem 3 grupos não apresentarem o número mínimo de empresas necessárias para análise. Ao serem analisados pela Análise Envoltória De Dados (DEA); esta abordagem validou que as empresas do setor de produção animal, são mais eficientes, mas permitiu diferenciar e identificar eficientes em diferentes grupos. Esta analise permitiu ainda identificar em cada Cluster entre as empresas as mais eficientes;. A aplicação da análise discriminante permitiu indicar que entre o total de variáveis utilizadas para o estudo, em cada cluster quais eram de maior descriminante, o que permitiu melhorar o entendimento sobre as características das empresas mais eficientes.Given the growth of agribusiness and the diversity of technologies and markets, evaluating business efficiencies can help identify not only which sectors are more efficient, but which factors interfere in this efficiency and competitiveness. Thus, this research aims to analyze the performance of the Brazilian food sector according to the measurement of technical efficiency and scale determining the most important indicators in the construction of data wrapping models. The sample of the study is made up of 114 companies and 18 financial and productive variables from the FIPECAFI database of the magazine EXAME, in the groups of companies that produce ethanol and sugar in the diversified agribusiness producing food of animal origin producing food of origin Vegetable and agribusiness diversification; . In this study we used Data Envelopment Analysis (DEA) methodologies; Multivariate data analysis, cluster analysis, and discriminant analysis. From the direct approach of the DEA method, it was possible to determine that 9 (7.9%) of the 114 companies obtained the highest technical efficiency among the groups of companies analyzed, the animal production sector achieved the best results an average technical efficiency of 67% and a Average scale efficiency of 90%; It is also possible to determine that companies with a cooperative model and that do not export their products are less efficient than the non-cooperative companies that export their products, using a Krukal-Wallis test statistic at a 5% significance level. In the multivariate analysis approach of the 114 companies, using the Principal Component Analysis (PCA), were grouped into 7 groups of companies with homogeneous characteristics, but 3 groups did not present the minimum number of companies required for analysis. When analyzed by Data Envelopment Analysis (DEA); This approach validated that companies in the animal production sector are more efficient, but allowed to differentiate and identify efficient in different groups.This analysis allowed to identify in each Cluster between the companies the most efficient. The application of the discriminant analysis allowed to indicate that among the total of variables used for the study, in each cluster they were of greater descriminant, what allowed to improve the understanding about the characteristics of the most efficient companies.