A fim de reduzir o consumo de combustível em sistemas de propulsão automotivos, a implementação de conjuntos motrizes híbridos, o downsizing de motores à combustão interna e a automatização do câmbio têm crescido no mercado de veículos de passeio. no entanto, as melhorias individuais em sistemas de um veículo não necessariamente aproximam a sua operação do ponto de ótima eficiência, e a adição de diferentes fontes de energia deve ser feita de forma metódica e estruturada, a fim de proporcionar ganhos consideráveis em consumo de combustível. ademais, o comportamento do condutor e as trajetórias percorridas pelo veículo são características extremamente dependentes da região em análise, dificultando ainda mais o desenvolvimento de uma estratégia única de redução de consumo de combustível. assim, a partir de um modelo de dinâmica longitudinal com três graus de liberdade para um veículo genérico, desenvolvido utilizando as equações de euler-lagrange do segundo tipo, essa dissertação tem como objetivo principal a proposta de um algoritmo para um assistente de direção automotivo, o qual promove a redução do consumo de combustível a partir do ajuste da relação de transmissão e abertura da válvula borboleta, em função da demanda de torque imposta pelo condutor, dinâmica do powertrain e características da fonte de potência. as características de desempenho do motor foram modeladas utilizando redes neurais artificiais do tipo feedforward multi-layer perceptron, viabilizando a simulação de ciclos urbanos em tempo hábil e a inserção de propriedades relacionadas ao gradiente dos mapas estáticos no algoritmo do assistente de direção. o sistema foi implementado e simulado em matlab™ , e seu desempenho avaliado através de um estudo de caso, utilizando modelos da literatura como referência.