OBJETIVO: Apesar dos avanços em diagnósticos, a neoplasia é um grande desafio para os pesquisadores devido a sua alta complexidade, os estudos apontam que, além da análise de dados, são necessários métodos que otimizem e auxiliem o processo de tomada de decisão. Neste sentido, a redução de dimensionalidade tem contribuído significativamente, pois reduzem dados sem significância em uma determinada base de dados, auxiliando nesse processo, em que muitas vezes, aqueles são encontrados em análises de expressão gênica. Isso se deve à quantidade de genes (atributos), que é muito ampla se comparada ao número de amostras (classes). MÉTODOS: este trabalho, portanto, visa fornecer um estudo comparativo entre dois métodos de redução de dimensionalidade, aplicados em três bases de dados no domínio de expressão gênica: LungCancer-Michigan, LungCancer-Ontario e LungCancer-Harvard, todas relacionadas ao câncer de pulmão. O método aplicado foi a Seleção de Atributos usado como uma etapa de pré-processamento na Mineração de Dados. Foi utilizado o Weka como software para procedimentos de análise. RESULTADOS: foram evidenciados avanços significativos nas taxas de acerto (acurácia) dos classificadores envolvendo o método empregado. CONCLUSÃO: A abordagem Wrapper, do método de Seleção de Atributos, obteve os melhores resultados para as três bases de dados analisadas. Foram denotados os atributos (genes) que apresentaram maior frequência nas bases de dados.