Assim como qualquer outro produto, a qualidade é uma característica imprescindível de um software. Entretanto, a qualidade de um software normalmente diminui durante seu desenvolvimento. Isso ocorre, na maioria das vezes, por atitudes tomadas pela equipe de desenvolvimento, que trazem benefícios a curto prazo, no entanto, compromete a qualidade e a evolução do software a longo prazo. Esse fenômeno é conhecido na literatura como Dívida Técnica (DT). A metáfora da DT é amplamente usada para encapsular vários problemas de qualidade de software. A metáfora é atraente para os profissionais, pois comunica a públicos técnicos e não técnicos que, se os problemas de qualidade não forem resolvidos, as coisas podem piorar. Os gerentes de software atualmente, quando decidem refatorar para pagar parcelas da DT, precisam tomar decisões mais acertadas e agir de forma a maximizar os atributos de qualidade de seu interesse, devendo ser capazes de monitorar a qualidade do software e identificar onde e quando intervir. A identificação, medida e monitoramento da DT pode ajudar os gerentes a terem informações para a tomada de decisão, resultando em maior visibilidade e até mesmo na qualidade e produtividade na manutenção do software. Neste trabalho é proposta uma abordagem baseada em sistemas de inferência fuzzy e técnicas de Mineração de Repositórios de Software (MRS) para inferir o grau de criticidade das funcionalidades de um projeto levando em conta a quantidade de DT existentes, o grau de acoplamento e a complexidade ciclomática das classes participantes da funcionalidade. Com essa abordagem é possível obter informações relevantes sobre a qualidade do software para o processo de tomada de decisão.