A maioria das estrelas concentram-se em grupos, chamados aglomerados estelares. Boa parte das estrelas de um aglomerado são chamadas de estrelas variáveis, objetos cuja luminosidade varia no tempo de forma detectável em escalas de um segundo até séculos. Essa variação é detectada através da análise das suas séries temporais de brilho, que podem ter diferentes padrões dependendo do tipo de estrela observada. O estudo de estrelas variáveis fornece informações fundamentais sobre propriedades estelares, como massa, raio, luminosidade, temperatura, e uma melhor compreensão sobre a estrutura interna, composição química e evolução das estrelas. A identificação da variabilidade estelar pode ser feita por inspeção visual das séries temporais. Porém, esse método, tem eficácia limitada pois depende diretamente da interpretação do observador, além de ser demasiadamente demorado, visto o grande número de estrelas que um aglomerado pode conter. Dessa forma, este trabalho propôs desenvolver dois métodos estatísticos e automáticos, chamados tempo de não-constância (TNC), para detecção de estrelas variáveis em grandes conjuntos de dados, e área de não-constância (ANC), como índice de confirmação de variabilidade auxiliar. Este trabalho utilizou dados de 3250 estrelas do aglomerado globular NGC 6397, obtidos nos filtros U_HIGH, B_HIGH e V_HIGH, além do filtro de banda larga FILT_465_250. Foi utilizado um critério probabilístico para separar estrelas pertencentes ao aglomerado das estrelas de campo, o que resultou numa amostra de 1132 estrelas. Foi realizada inspeção visual das séries temporais e bem como aplicação dos métodos TNC e ANC, que demonstraram possuir eficiência em detectar variabilidade comparável à identificação por inspeção visual, porém numa fração do tempo.Most stars are concentrated in groups called star clusters and some of them are called variable stars, objects which luminosity varies over time in a detectable way, in scales from one second to centuries. This variability is detected through the analysis of its brightness time series, which has different patterns depending on the type of star observed. The study of variable stars provides fundamental informations about stellar properties such as mass, radius, luminosity, temperature, as well as a better understanding of the internal structure, chemical composition and evolution of stars. Stellar variability can be identified by time series visual inspection. However, this method has limited effectiveness due to its depedency on observer’s interpretation, in addition to being too time consuming, given the large number of stars that a cluster can contain. Therefore, this work proposes to develop two statistical and automatic methods called time of non-constancy (TNC), for detecting variable stars in large data sets, and area of non-constancy (ANC), as an auxiliary index for variability confirmation. This work used data from 3250 stars from the globular cluster NGC 6397, obtained in the filters U_HIGH, B_HIGH and V_HIGH, in addition to the broadband filter FILT_465_250. A probabilistic criterion was used to separate stars belonging to the cluster to field stars resulting in a sample of 1132 stars. Visual inspection of the time series was carried out, as well as the application of the TNC and ANC methods, which demonstrated an efficiency in detecting variability comparable to identification by visual inspection, but in a fraction of the time
