Neste estudo, focamos no aprimoramento das práticas de manutenção preditiva e preventiva em trans- formadores de potência, uma área de crescente interesse devido à sua importância para a eficiência e confiabilidade dos sistemas elétricos. A pesquisa se destaca pela integração de técnicas avançadas de processamento de dados com o algoritmo Floresta de Caminhos Ótimos (OPF), visando estabelecer di- agnósticos precisos de potenciais falhas em transformadores. Essa metodologia inclui a coleta e análise sistemática de gases dissolvidos no óleo dos transformadores, permitindo uma interpretação detalhada dos padrões de gases que se correlacionam com diferentes tipos de falhas. Tal abordagem representa um salto qualitativo em relação aos métodos convencionais, proporcionando uma base mais sólida para a tomada de decisões relacionadas à manutenção. Os resultados obtidos demonstram uma melhoria significativa na precisão dos diagnósticos, superando as técnicas tradicionais. Isso não apenas possibilita intervenções mais assertivas, reduzindo as paralisações inesperadas, mas também sublinha a importância de combinar o algoritmo OPF com avançadas técnicas de processamento de dados. A aplicação dessa combinação em práticas de manutenção em sistemas elétricos complexos marca um avanço importante, potencializando a eficiência e a confiabilidade das operações. Este estudo, portanto, não só contribui para o campo téc- nico específico mas também enfatiza a necessidade de contínuo desenvolvimento e integração de novas tecnologias na manutenção de infraestruturas críticas.