O valor de mercado dos jogadores de futebol constitui um dos indicadores mais relevantes na economia do desporto contemporâneo, refletindo não apenas o desempenho individual, mas também fatores contextuais e perceções de mercado. Apesar da sua importância crescente, a determinação deste valor continua a ser um processo complexo e multifatorial. O presente trabalho tem como objetivo analisar e prever o valor de mercado dos avançados que atuaram nas cinco principais ligas europeias na época 2023/2024, recorrendo a diferentes algoritmos de aprendizagem automática. O estudo baseou-se num dataset construído a partir de diversas fontes, no qual se incluíram variáveis de desempenho desportivo (minutos jogados, golos, assistências), de contexto coletivo (valor agregado do clube) e de histórico individual (pico de valorização pré-época). Os resultados evidenciam a superioridade dos algoritmos de ensemble, em particular o XGBoost, que apresentou melhor capacidade explicativa e menor erro médio face a modelos lineares ou árvores simples. Entre os fatores mais determinantes identificados, destacam-se os minutos jogados e os golos por 90 minutos, bem como variáveis contextuais como o valor do clube e a valorização histórica. Esta dissertação contribui para a investigação académica sobre a valorização de jogadores de futebol, ao aplicar metodologias de ciência de dados a um fenómeno de elevada complexi- dade. Para além disso, fornece orientações práticas a clubes, agentes e investidores, permitindo compreender de forma mais clara os elementos que sustentam a valorização de avançados nas ligas europeias.