Introdução: Causas inespecíficas de mortalidade estão entre os indicadores tradicionais de qualidade da informação. Objetivo: Verificar o desempenho das 60 cidades do projeto Dados para a Saúde e analisar a reclassificação das causas externas inespecíficas de mortalidade (CEI). Métodos: A partir de registros de 2017 do Sistema de Informações sobre Mortalidade, comparou-se proporções e variações percentuais após investigação das CEI, entre cidades do projeto e demais cidades, e calculou-se percentual de reclassificação para causas específicas. Resultados: As cidades do projeto concentraram 52% (n = 11.759) das CEI do Brasil, das quais 64,5% foram reclassificadas após investigação, enquanto as demais cidades reclassificaram 31%. Resultados foram semelhantes para homens, jovens, negros, cidades metropolitanas, região Sudeste, e em eventos atestados por institutos forenses. Nas cidades do projeto, acidentes de pedestres foram causas com maior reclassificação. Em homens, as CEI migraram para homicídios (23,8%) e acidentes de transporte terrestre (ATT) (11,1%), com destaque para motociclistas (4,4%) e pedestres (4,3%). Em mulheres, essas causas foram alteradas para outras causas acidentais (20,8%), ATT (10,6%) e homicídios (7,9%). CEI migraram para ATT (18,3%) no grupo de idade de 0 a 14 anos, e homicídios (32,5%) no grupo de 15 a 44 anos. Conclusão: As cidades do projeto obtiveram melhores resultados após investigação de CEI, possibilitando analisar a reclassificação para causas específicas, por sexo e faixas etárias.Background: Unspecified causes of death are among the traditional indicators of quality of information. Objective: To verify the performance of the 60 cities in the Data for Health Initiative project and to analyze the reclassification of unspecified external causes of death (UEC). Methods: Using the 2017 records from the Mortality Information System, the proportion and percent change in UEC were compared after investigation between project cities and other cities, and the percent of reclassification to specific external causes was calculated. Results: The project cities comprised 52% (n = 11,759) of the total UEC in Brazil, of which 64.5% were reclassified after investigation, whereas the other cities reclassified 31% of UEC. Results were similar for men, youth, blacks, metropolitan cities, the Southeast region, and deaths attested by forensic institutes. In the project cities, pedestrian traffic accidents were external causes with greater reclassification. In men, the UEC was reclassified to homicides (23.8%) and accident of terrestrial transportation (ATT) (11.1%), with motorcyclists (4.4%) and pedestrians (4.3%) being the most prominent. In women, these causes were changed to other accident causes (20.8%), ATT (10.6%) and homicides (7.9%). UEC changed to ATT (18.3%) in the age groups of 0-14 years old and to homicides (32.5%) in the age groups of 15-44 years. Conclusion: The project cities obtained better results after investigation of UEC, enabling analysis of the reclassification to specific causes by sex and age groups