As leishmanioses são doenças parasitárias tropical negligenciadas que afetam, mais especificamente, regiões de extrema pobreza, pois, tratam-se de uma doença emergente com altas taxas de morbidade e mortalidade, que é causada por protozoários do gênero Leishmania. Elas caracterizam-se por lesões na pele e mucosas que podem deformar severamente os portadores. Em seus últimos estágios a morte. Os fármacos disponíveis para tratamento apresentam alta toxicidade, alto custo e longo período de utilização pelo paciente, sendo as principais causa de abandono a terapias por parte dos pacientes, diante disso, fica clara a necessidade de pesquisas sobre novos agentes terapêuticos, com maior seletividade, potencialidade e menor toxicidade. Um alvo potencial para o desenvolvimento de novos antiparasitários é a via de transporte e biossíntese de poliaminas, por ser essencial para sobrevida da Leishmania, sendo Arginase uma enzima que exerce a função vital no fornecimento de ornitina (precursor de poliaminas) sendo importante no fator de virulência e com grande potencial infectante em macrófagos. Em virtude disso, este estudo teve por objetivo identificar potenciais inibidores da enzima Arginase de Leishmania braziliensis por triagem virtual hierárquica, foram utilizadas estratégias de triagem virtual baseada em ligantes (LBVS), como modelos farmacofóricos e, baseadas na estrutura do alvo (SBVS), como acoplamento molecular. Dentre os modelos farmacofóricos gerados foi selecionado o modelo 3, que apresentou sete características farmacofóricas, sendo três centros hidrofóbicos, três átomos aceitadores de ligações de hidrogênio e um centro doador de hidrogênio. Foram adquiridos do banco de dados de produtos naturais do ZINC15 cerca de 84.671 compostos, os quais foram selecionados de acordo com a disponibilidade. Dentre esses inibidores 23.150 obedeceram a três dos quatro critérios posposto na regra de Lipinski. Em seguida esses inibidores foram submetidos às rotinas de triagem virtual por modelos farmacofóricos, 1778 moléculas alinharam ao modelo das quais 718 apresentaram valor de QFIT semelhante aos das moléculas bioativos sendo selecionadas para a etapa de acoplamento molecular. As funções de pontuação dos ensaios de acoplamento molecular foram avaliadas através da métrica AUC, capaz de demostrar que a função Goldscore obteve melhor pontuação e a molécula com a melhor classificação após o acoplamento foi analisada quanto ao padrão de interações intermoleculares. Simulações de dinâmica molecular (50 ns) foram realizadas a fim de avaliar estabilidade do sistema. Os resultados adquiridos nas abordagens in silico mostraram um composto promissor oriundo de produtos naturais que apesar de não apresentar interações com os mesmos aminoácidos descritos na literatura, as interações da enzima com o inibidor ZINC33953921 apresentam padrão de interações com os resíduos da região conservada.