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Combina Aprendizado de Máquina (Random Forest) e Inteligência Artificial Explicável (XAI) via SHAP para analisar 51.091 estudantes do ENEM 2022. Os resultados destacam variáveis como escolaridade dos pais, renda familiar e tipo de escola (pública vs. privada) como preditores dominantes, evidenciando um “abismo de oportunidades”. 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O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é um instrumento  \ncentral para o acesso ao ensino superior no Brasil, mas seus resultados  \nrefletem profundas desigualdades. Compreender os fatores que determinam  \no desempenho, especialmente em nível regional, é fundamental. Contudo, modelos preditivos de Aprendizado de Máquina (ML), embora precisos, são frequentemente “caixas-pretas”, o que limita seu valor para a formulação de políticas. Este estudo aborda essa lacuna ao aplicar técnicas de ML (Random Forest) e de Inteligência Artificial Explicável (XAI), via SHAP, para analisar  \no desempenho de 51.091 estudantes do Rio Grande do Norte (RN) no ENEM  \n2022. Os resultados confirmam que os fatores socioeconômicos são os preditores mais influentes. A análise SHAP identificou como variáveischave, notadamente a escolaridade dos pais, a renda familiar e o tipo de escola (pública vs. privada), que criam um “abismo de oportunidades” e polarizamos resultados. Ao desvendar o modelo preditivo, este trabalho forneceevidências regionais robustas sobre os determinantes da desigualdadeeducacional, oferecendo subsídios para o desenvolvimento de políticas deequidade voltadas a mitigar o impacto da origem socioeconômica no futuro acadêmico dos estudantes.  \nPalavras-chave: Aprendizado de Máquina; Inteligência Artificial Explicável  \n(XAI); Desigualdade Educacional; ENEM; Rio Grande do Norte.  \nAbstract. The National High School Exam (ENEM) is a central instrument  \nfor access to higher education in Brazil, but its results reflect profound  \ninequalities. Understanding the factors that determine performance,  \nespecially at a regional level, is crucial. However, predictive Machine  \nLearning (ML) models, while accurate, are often ”black boxes,” limiting their  \nvalue for policymaking. This study addresses this gap by applying ML  \n(Random Forest) and Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques,  \nvia SHAP, to analyze the performance of 51,091 students from Rio Grande  \nSciELO Preprints-Este documento é um preprint e sua situação atual está disponível em: [https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.14701](https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.14701)  \ndo Norte (RN) in the 2022 ENEM. The results confirm that socioeconomic  \nfactors are the most influential predictors. 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