A epilepsia é um dos distúrbios neurológicos mais comuns do mundo. Sua análise e diagnóstico é feita baseada no exame de eletroencefalograma (EEG). Seus tratamentos, baseados em medicamentos contínuos ou cirurgia, não têm uma boa eficácia para muitos pacientes. Desta forma, um sistema que detectasse um surto iminente seria muito interessante para que o paciente pudesse, ao ser advertido, colocar-se em uma situação de maior segurança. Neste contexto, diversas abordagens publicadas foram tentadas. Dentre elas, uma que se destaca utiliza um algoritmo de aprendizagem de máquina chamado long short-term memory (LSTM) e diversas características do EEG. Por mais que haja problemas na metodologia desta abordagem, foram obtidos resultados interessantes ao utilizá-la com algumas das características utilizadas naquele trabalho. Neste trabalho busca-se verificar se essas características trazem bons resultados se utilizadas em conjunto.