It its known that there is a large amount of visual information present in the traffic, which increases the possibility of traffic signals go undetected, which could cause a serious accident. Besides this, there is a increasing the number of research related to intelligent transport systems, in which vehicles can be self-guided, probably having to coexist with manually guided vehicles. Watching these two facts, a detector and recognizer of traffic lights becomes very useful. This course conclusion work aims to propose a detection mechanism and recognition of traffic lights based on biological concepts of artificial intelligence, specifically visual attention, and image processing. The proposed mechanism uses information from the color histogram of the detected area for classifying scene as having a red or green light, and achieved good functioning in the experiments presented in the work. The experiments were performed in the daytime and nighttime periods.É notável a quantidade de informação visual presente no trânsito, o que aumenta a possibilidade do sinal de trânsito passar despercebido, o que pode causar um acidente grave. Sendo também crescente o número de pesquisas relacionadas a sistemas de transporte inteligentes, no qual veículos possam se auto-guiar, tendo provavelmente que coexistir com veículos manualmente guiados. Observando esses dois fatos, um detector e reconhecedor de semáforos se faz bastante útil. Este trabalho de conclusão de curso tem como objetivo propor um mecanismo de detecção e reconhecimento de semáforos que se baseia em conceitos biológicos de inteligência artificial, mais especificamente atenção visual, e de processamento de imagens. O mecanismo proposto utiliza informações obtidas do histograma de cores da área detectada para classificar determinada cena como possuindo um semáforo vermelho ou verde, e obteve bom funcionamento nos experimentos apresentados no trabalho. Os experimentos foram realizados nos períodos noturnos e diurnos.Itabaiana, SE