As Mortes Violentas Intencionais (MVI) representam um dos principais desafios da segurança pública no Brasil, abrangendo homicídios dolosos, latrocínios e lesões corporais seguidas de morte. Identificar indivíduos com alto risco de cometer esses crimes pode possibilitar ações preventivas mais eficazes, reduzindo a criminalidade e otimizando a alocação de recursos policiais. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões associados a comportamentos violentos. Este estudo desenvolveu um modelo preditivo baseado em Machine Learning, utilizando dados do Sistema Nacional de Informações de Segurança Pública (SINESP), para identificar indivíduos com maior risco de cometer homicídios futuros. O modelo foi treinado e validado, alcançando 88% de acurácia e recall superior a 95%, demonstrando alta capacidade de identificação de indivíduos propensos à violência letal. As variáveis mais relevantes para essa predição incluíram o histórico criminal prévio do indivíduo, idade e envolvimento em crimes patrimoniais e tráfico de drogas. Os resultados reforçam o potencial da IA para apoiar políticas públicas mais eficazes na prevenção de homicídios, contribuindo para a redução da violência urbana no estado do Piauí.