Currently, large-scale manufacture of multiprocessor systems has been accompanied by a review of techniques for parallel software development. However, it is clear that the way in which parallel applications are being developed is oriented primarily to reduce the execution time, being disregarded, thus traditional metrics of software quality such reusability, maintainability and scalability. In addition, other metrics related to efficiency such energy consumption and memory, especially in important emerging areas in the field of software development such as embedded systems, has also been neglected. Therefore, the objective of this study is to demonstrate a relationship between software quality metrics, in favor of software reuse, maintainability and reducing the execution time and efficiency metrics such as cycles, energy, memory consumption, among others, thereby potentially identify impacts that the change in software metrics have on the efficiency of a parallel application when run on an embedded multiprocessor platform.Atualmente, a fabricação em grande escala de sistemas multiprocessados tem sido acompanhada por uma revisão das técnicas para desenvolvimento de softwares paralelos. Contudo, percebe-se que a forma com a qual os aplicativos paralelos estão sendo desenvolvidos está orientada, prioritariamente, para a redução do tempo de execução, sendo desconsideradas, deste modo, métricas tradicionais de qualidade de software como reusabilidade, manutenibilidade e escalabilidade. Além disso, outras métricas relacionadas à eficiência como consumo energético e de memória, importantes sobretudo em áreas emergentes no campo do desenvolvimento de software como a de sistemas embarcados, também vem sendo negligenciadas. Assim sendo, o objetivo deste trabalho é demonstrar um relacionamento entre métricas de qualidade de software, favoráveis ao reuso de software, manutenibilidade e redução do tempo de execução, e métricas de eficiência, tais como ciclos gastos, energia, consumo de memória, entre outras, buscando, assim, identificar os impactos que a variação das métricas de softwares causam sobre a eficiência de uma aplicação paralela quando executada em uma plataforma multiprocessada embarcada.