Com o avanço da tecnologia, grandes volumes de dados estão sendo coletados e acumulados numa velocidade espantosa. Data Mining constitui um campo de pesquisa recente em Inteligência Artificial, cujo objetivo é extrair conhecimento de grandes bases de dados. Um dos tópicos tratados em Data Mining para extrair conhecimento é o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina em grandes volumes de dados. Alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina são capazes de criar generalizações, ou descrever conceitos, a partir de um conjunto de dados previamente rotulados. Esses algoritmos são conhecidos como indutores e são capazes de induzir uma hipótese (ou classificador). Um classificador pode estar descrito sob uma forma simbólica explícita, e assim, apresentar uma explicação do conceito aprendido de forma inteligível ao ser humano. Uma dessas formas de representação simbólica explícita são as regras de conhecimento. Especialmente em Data Mining, o volume de regras de conhecimento que descrevem um classificador simbólico pode ser muito grande. Isso dificulta muito a análise de regras individuais ou de um grupo de regras por parte do usuário desse conhecimento. No intuito de propor uma solução para essa dificuldade, a análise automática de regras, utilizando medidas de avaliação e de interessabilidade, destaca-se como uma das fontes de resultados positivos da aplicação do Aprendizado de Máquina na área de Data Mining. Neste trabalho é apresentado o RuleSystem, um sistema computacional protótipo que implementa funcionalidades voltadas para Aprendizado de Máquina e Data Mining. Uma dessas funcionalidades, implementadas no RuleSystem, refere-se à análise automática de regras. O Módulo de Análise de regras, proposto neste trabalho, implementa diversas medidas de avaliação e de interessabilidade de regras, permitindo assim realizar uma análise tanto quantitativa quanto qualitativa das regras que constituem a(s) hipótese(s) induzida(s) por algoritmos de Aprendizado de Maquina simbólico.