A extração de padrões por mineração de dados permite potencialmente uma tomada de decisão precisa. Com base nisso, formulamos a hipótese de que a mineração de dados pode ser aplicada para extração de regras e para identificar fatores ambientais potencialmente motivadores para vacas leiteiras acessarem áreas sombreadas. Este é o primeiro estudo que aplicou a mineração de dados para identificar a interação entre as decisões de vacas leiteiras e fatores ambientais em sistemas de pastagem. As condições ambientais influenciaram as áreas (sombra ou sol) utilizadas pelas vacas, sendo a maior frequência (70%) registrada nas áreas sombreadas. A radiação solar foi o fator ambiental mais confiável para indicar a decisão das vacas de acessar áreas sombreadas ou ensolaradas. O período crítico para radiação solar foi à tarde (12h00 e 12h50). O uso de sombra pelas vacas leiteiras aumentou em média 8,5% por hora durante este período. A mineração de dados é uma técnica de aprendizado de máquina com grande potencial para caracterizar a influência do ambiente térmico na decisão das vacas a pasto.
