Com o surgimento da COVID-19, os governos estaduais e municipais receberam recursos financeiros vultosos para a gestão da pandemia. Além disso, as regras das contratações públicas para o combate do novo coronavírus foram flexibilizadas, permitindo uma maior agilidade na utilização desses recursos. O volume de recursos e a flexibilização das regras das contratações dificultaram as ações dos órgãos de controle no combate aos desvios de recursos públicos, tal qual a classificação das despesas no enfrentamento da COVID-19, que por ser feita de forma manual se tornou ineficaz. Essa classificação das despesas é essencial para a transparência dos dados. Logo, um sistema de classificação automática se faz necessário. Essa pesquisa explora modelos de classificação automática dos objetos das contratações públicas destinadas ao enfretamento da pandemia da COVID-19, aplicando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). O trabalho foi concebido baseado na Teoria de Processamento de Informação, em especial, no conceito que compara o processamento de informação com o modelo de aprendizagem humana. Os modelos foram desenvolvidos considerando os dados extraídos da classificação manual das contratações publicadas nos diários oficiais. Analisou-se diversos métodos utilizando abrodagens de Aprendizagem de Máquina (AM) clássicas e profundas (Deep Learning) com embeddings de documentos. Os resultados obtidos alcançaram uma acurácia de 96% utilizando o BERTimbau, que é um modelo BERT pré-treinado para a língua portuguesa. Adicionalmente, o modelo que utilizou o método de Deep Learning superou em 5% o modelo que utilizou embbedings de documentos e em mais de 10% os modelos que utilizaram abordagens clássicas.