A descrição arquivística costuma ser uma tarefa manual e demorada. Dessa forma, tende a ser mais estática em seu ciclo de vida da informação. Por outro lado, os usuários mudam com maior frequência a forma com que utilizam os documentos e exigem novos recursos não previstos na descrição inicial dos documentos no arquivo. Esse artigo apresenta uma estratégia para encontrar entidades nomeadas automaticamente, de forma a produzir elementos ricos de metadescrição para um arquivo a ser gerido no AtoM. Para atingir esse objetivo, aplicamos algumas estratégias de inteligência artificial. Em nossos experimentos, usamos o conjunto de dados de decisões do Tribunal de Justiça de São Paulo em um total de 9.178 e realizamos a extração de alguns novos elementos descritivos. A partir deste corpus, separamos um conjunto menor de documentos relacionados as decisões judiciais dos crimes de Roubo e Furto. Os experimentos demonstraram que a abordagem proposta reduziu significativamente o esforço humano necessário para a realização da tarefa, utilizando a metodologia baseada em inteligência artificial.
