RESUMO: O comércio eletrônico torna-se cada vez mais popular à medida que a sociedade se move em direção a uma economia digital. Contudo, essa popularidade tem sido acompanhada por um aumento de práticas fraudulentas. Para evitar fraudes, as empresas de e-commerce investem uma quantidade significativa de dinheiro e tempo em soluções de terceiros que visam reduzir perdas. Comumente, por serem serviços de pagamento, essas soluções têm acesso apenas a um subconjunto reduzido de informações e tentam identificar transações fraudulentas analisando, por exemplo, o perfil do cliente e os dados de pagamento dos pedidos. Neste processo de análise convencional, as informações específicas de e-commerce, como o comportamento de navegação do cliente, seus dados cadastrais, seu histórico de compras, dentre outras são ignoradas. O objetivo deste trabalho é, portanto, propor um sistema de detecção de fraudes que utiliza tanto informações de pagamento, quanto informações de domínio do e-commerce para classificar transações como legítimas ou fraudulentas. Nesse trabalho, destacamos duas contribuições: em primeiro lugar, mostra a importância do conhecimento do domínio na identificação de fraudes; em segundo lugar, o sistema proposto apresentado neste trabalho pretende facilitar o projeto sistemático de novos sistemas anti-fraude. No trabalho de detecção de fraudes, foram utilizados dados reais de um e-commerce de bebidas, modelados em três classificadores: baseado em regras (algoritmo RIPPER), árvore de decisão (algoritmo C4.5) e naive bayes. Adicionalmente, os resultados dos classificadores são comparados e o sistema de detecção de fraudes é proposto, apresentando desempenho excelente em relação à área sob a curva ROC.