O uso da mineração de dados e do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (Knowledge Discovery in Databases (KDD)) vem crescendo em sua importância conforme cresce o volume de dados armazenados em grandes repositórios. Uma área promissora para descoberta do conhecimento diz respeito à prospecção de petróleo, onde os dados usados diferem tanto de dados tradicionais como de dados geográficos. Nesses dados, a dimensão temporal é tratada de acordo com a escala de tempo geológico, enquanto a escala espacial é relacionada a dados georeferenciados, ou seja, latitudes e longitudes projetadas na superfície terrestre. Esta abordagem difere da adotada em algoritmos de mineração espaço-temporal presentes na literatura, surgindo assim a necessidade de evolução dos algoritmos existentes a esse contexto de pesquisa. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma solução para uso do algoritmo de mineração de dados espaço-temporais baseado em densidade ST-DBSCAN para mineração de dados paleogeográficos na superfície terrestre. O algoritmo foi implementado em linguagem de programação Java utilizando a API Weka, onde aperfeiçoamentos foram feitos a fim de permitir o uso de mineração de dados na solução de problemas de pesquisa identificados. Como resultados, são apresentados conjuntos de experimentos que validam as implementações propostas no algoritmo. Os experimentos demonstram que a solução desenvolvida permite a mineração de dados paleogeográficos com a aplicação de fórmulas apropriadas para cálculo de distâncias sobre a superfície terrestre e, ao mesmo tempo, tratando a dimensão temporal de acordo com a escala de tempo geológico.
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