Devido, principalmente, ao grande número de desastres naturais que vem ocorrendo em todo o mundo, o gerenciamento destes têm se tornado uma área importante a ser explorada. Desde o início do século XXI, mais de 700 mil pessoas foram vítimas de terremotos. Além disso, terremotos são a segunda maior causa de desabrigados e feridos, apesar de não fazerem parte dos desastres mais frequentes. Dentre os riscos decorrentes de um terremoto, um dos maiores é o rompimento de tubulações de gás, que podem gerar incêndios em múltiplas localidades, podendo se espalhar pelas vizinhanças. Assim, este trabalho apresenta a proposta de desenvolvimento de simulações, com o uso de um Sistema Multiagentes, composto por agentes inteligentes que devem combater múltiplos incêndios em um ambiente urbano, simulando uma situação após terremoto. O objetivo principal é desenvolver uma estratégia de aprendizagem em agentes inteligentes para atuação em situações de calamidade, com foco em áreas atingidas por terremotos. Para a validação desta estratégia, está sendo desenvolvida uma aplicação simulando o comportamento de agentes neste contexto. A pesquisa é de caráter exploratório, já que são analisados trabalhos existentes e seus resultados e, a partir disso, são descritas as características envolvidas no domínio deste trabalho. Quanto à coleta de dados, a pesquisa é de caráter bibliográfico, com busca de trabalhos em publicações de congressos e periódicos. Quanto aos procedimentos de coleta, é estudo de caso, com o desenvolvimento de simulações de terremotos, com a montagem dos cenários que envolvem as principais consequências de um terremoto, como incêndios e analisando os resultados, a partir da atuação dos agentes inteligentes no combate a incêndios. A pesquisa é de caráter quantitativo, com avaliação da quantidade de focos de incêndios combatidos e área de prédios destruída por focos de incêndios; e qualitativa quanto à avaliação da estratégia de aprendizagem utilizada. Para realizar esta tarefa, o ambiente é explorado dividindo o mapa em setores, através da técnica de Clusterização, com o algoritmo K-means (organização de elementos em grupo por características similares) e a decisão de qual incêndio cada agente combaterá é baseada na técnica de Redes Neurais Artificiais (inspirada na organização e funcionamento do cérebro humano). Para validar o trabalho desenvolvido, será comparado o desempenho dos agentes propostos em relação a agentes com regras mais simples de decisão. Esta comparação será realizada em diferentes cenários, com diferentes números de incêndios e agentes atuando. Assim, pode-se verificar se de fato houve uma melhoria no desempenho, tanto quantitativamente, através da área total de prédios queimados, quanto qualitativamente, analisando o comportamento dos agentes durante a simulação. Para isso, várias simulações serão realizadas para montar uma tabela com valores da área total de prédios queimada. A simulação possui agentes de dois tipos: os agentes bombeiros, que combatem os incêndios identificados o mais rápido possível, a fim de que o menor número de prédios seja consumido pelas chamas; e os agentes exploradores, que possuem comportamento reativo em relação à identificação de incêndios, uma vez que seu comportamento consiste em se mover pelo seu setor do mapa e reportar incêndios avistados. O desenvolvimento tanto dos agentes, quanto do ambiente de simulação é realizado na linguagem de programação Java através do Ambiente de Desenvolvimento Netbeans.