Esta dissertação aborda o problema de sequenciamento em máquinas paralelas com considerações ambientais em um contexto bi-objetivo. O objetivo é minimizar simultaneamente o makespan (maior tempo de término das tarefas) e o consumo total de energia, considerando tarifas que variam ao longo do dia, uma política conhecida como Time-of-Use. O estudo apresenta uma revisão sistemática sobre o tema, identifica lacunas na literatura e implementa cinco abordagens heurísticas, além de um método exato, para resolver o problema. O trabalho adapta o algoritmo proposto por Anghinolfi et al. (2021) e a meta-heurística Two-Phase Pareto Local Search. As adaptações envolvem a troca da política de refinamento, a definição de “EPS-K” e a implementação de uma busca em vizinhança que permite pioras no makespan até certo ponto, para explorar melhor o espaço de soluções. Dentre as quatro novas propostas, duas mostraram-se mais eficientes que a abordagem original, confirmando a superioridade das heurísticas desenvolvidas em termos de medidas de performance. Os indicadores de performance Hipervolume, Pureza e Dr foram considerados na avaliação dos conjuntos de soluções, estes medem a qualidade da fronteira em número de soluções, espaçamento destas e proximidade com o ponto ideal. A comparação das abordagens foi realizada por meio do Teste de Postos Sinalizados de Wilcoxon, que indicou a superioridade da Abordagem 5 sobre as demais em todas as medidas de performance, tanto para instâncias pequenas quanto grandes. Além disso, a Abordagem 2 também se destacou, mostrando melhorias significativas em um dos indicadores de performance. Por fim, esse trabalho contribui na ampliação do conhecimento científico e no suporte ao desenvolvimento de novas pesquisas, além de estimular a aplicação prática em sistemas de manufatura de forma a auxiliar gestores em tomadas de decisões eficientes e sustentáveis, otimizando o uso de recursos e reduzindo os impactos ambientais, de modo a promover competitividade e rentabilidade às empresas.