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O método de trânsitos planetários é um dos métodos possíveis para detecção de exoplanetas. A análise computacional dos dados coletados por instrumentos astronômicos que buscam exoplanetas por análise de trânsitos como, por exemplo, o instrumento Kepler (NASA), pode ser feita por algoritmos determinísticos. Um dos principais motivos para o uso destes algoritmos é sua simplicidade de implementação. Porém, a sua aplicação em grandes volumes de dados tem demonstrado grande perda de eficiência. Uma maneira alternativa para realizar análises computacionais de trânsitos planetários consiste no uso de algoritmos probabilísticos, que possuem taxas de convergência mais eficientes que algoritmos determinísticos para grandes volumes de dados. Neste contexto, este trabalho apresenta uma integração de um algoritmo probabilístico (MCMC), com estratégia de amostragem via ensemble com invariância afim, para detecção e determinação de parâmetros de trânsitos em dados sintéticos. Foi realizada uma implementação em Python integrando os módulos emcee (MCMC) e batman (gerador sintético de trânsitos planetários), que permitiu disponibilizar um notebook para análise de trânsitos planetários.