Uma série dodecafônica é uma sequência de doze notas sem repetição, extraídas da escala cromática igualmente temperada, e as características destas séries mudam conforme quem a compõe. Objetivando identificar o compositor através da série, neste trabalho é estudada uma forma de fazer essa classificação buscando algum critério pessoal de composição das séries utilizando recursos de Aprendizado de Máquina, especificamente as teorias de aprendizado supervisionado. A partir de um banco de dados de séries criadas por compositores famosos, medidas descritivas diversas são calculadas, que servem de predefinições para os algoritmos de aprendizado de máquina. Resultados experimentais mostraram performance razoável mediante valores de acurácia para a abordagem de aprendizado.