A rápida evolução das tecnologias digitais tem impulsionado transformações significativas na engenharia e nos processos educacionais, especialmente com a crescente incorporação de técnicas de inteligência artificial. Nesse contexto, o machine learning tem se destacado como uma ferramenta relevante tanto para aplicações técnicas em engenharia mecânica quanto para a atualização de práticas pedagógicas na formação de engenheiros. Diante desse cenário, o presente estudo teve como objetivo analisar a literatura científica relacionada à interface entre machine learning, educação e engenharia mecânica por meio de uma abordagem bibliométrica. A coleta de dados foi realizada na base científica ScienceDirect utilizando a expressão de busca que relaciona as áreas analisadas do estudo. Foram considerados artigos publicados entre 2020 e 2026, sendo selecionados os primeiros 1000 resultados para análise. Inicialmente foram identificadas 3546 palavras-chave, das quais 84 atenderam ao critério mínimo de ocorrência estabelecido para a construção da rede de coocorrência. A análise foi realizada com o software VOSviewer, permitindo identificar as principais relações temáticas presentes na literatura. Os resultados evidenciaram que o machine learning atua como núcleo metodológico dominante, articulando-se a conceitos como inteligência artificial, otimização, simulação e análise de sistemas mecânicos. No campo educacional, destacam-se relações com engenharia 4.0, inovação curricular e uso de tecnologias digitais no ensino de engenharia.
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