A sumarização automática de texto procura condensar o conteúdo do documento, extraindo as informações mais relevantes. esse processo normalmente é executado através de métodos computacionais, como o método estatístico e o linguístico. o rápido desenvolvimento das tecnologias emergentes e a crescente quantidade de informação disponível inserem novos desafios para esta área de pesquisa. um desses desafios está na identificação das sentenças mais informativas no momento da geração do sumário. como a tarefa de sumarizar informações de texto traz consigo a incerteza inerente à linguagem natural, a lógica fuzzy pode ser aplicada nessa tarefa para contribuir nos resultados gerados. portanto, esta dissertação propõe um método de sumarização automática de texto utilizando a lógica fuzzy para a classificação das sentenças. o método foi desenvolvido por meio da técnica de sumarização extrativa ao qual se associam tarefas de recuperação de informação (ri) e de processamento de linguagem natural (pln). para a avaliação deste método, considerou-se um corpus de textos em língua portuguesa e uma ferramenta que automatiza o processo. a ferramenta de avaliação analisa a sobreposição das unidades textuais entre os sumários automáticos e o modelo humano, produzindo medidas que expressam a informatividade dos sumários. as métricas extrativas e a métrica fuzzy foram incorporadas conjuntamente no método proposto gerando resultados melhores do que os de métodos tradicionais.