A qualidade das peças processadas pela tecnologia de manufatura aditiva (MA) ou impressão 3D, tem sido grande desafio para a indústria. Entre os tipos de métodos de MA, a modelagem por deposição fundida (FDM, do inglês Fused Deposition Modeling), utiliza como matéria prima filamentos termoplásticos. O monitoramento das variáveis durante o processo de impressão, contribuem para a visualização dos defeitos na qualidade das peças pós-processadas e a eliminação do desperdício de material e tempo. Este trabalho propõe um método para avaliar automaticamente a qualidade de peças impressas em 3D com o monitoramento das variáveis de saída do processo, utilizando o aprendizado de máquina supervisionado.