O correto funcionamento de tubulações subterrâneas para o transporte de gás e petróleo depende de um monitoramento frequente e correto dos estados de tensões. avanços recentes na medição de tensões residuais têm aplicado métodos ópticos em conjunto com o alívio de tensões de maneira a avaliar o campo de tensões no componente. estes métodos requerem uma etapa de remoção do salto de fase para interpretar corretamente os dados adquiridos. a remoção do salto de fase tem sido um desafio para diversas aplicações de metrologia óptica por muitas décadas e tem resultado no desenvolvimento de diferentes soluções. nas últimas décadas, a inteligência de enxame, baseada no comportamento observado entre formigas, abelhas e outros insetos sociais, tem sido amplamente estudada e muitos algoritmos baseados nesta metodologia têm sido projetados para resolver uma variedade de problemas computacionais. a inteligência de enxame é comumente considerada robusta e flexível, que por sua vez são características desejáveis em um algoritmo para remoção do salto de fase. este trabalho propõe uma abordagem original para a remoção do salto de fase baseada em inteligência de enxame, comparando-a com métodos existentes e avaliando sua aplicabilidade e potencial para desenvolvimentos futuros.