O nistagmo é o movimento involuntário dos olhos de forma rítmica e oscilatória, relacionado
com a investigação de diversas disfunções do sistema vestibular. A investigação do nistagmo
pode ser realizada por diversos sistemas, dentre estes, a vectoeletronistagmografia e a
videonistagmografia. Embora estes exames sejam os mais conceituados para o diagnóstico, eles
necessitam de análise do médico mediante aos dados fornecidos e o examinador dispende de
um período para a preparação do paciente. Diante disso, o este estudo propõe apresentar um
sistema completo de diagnóstico da vestibulopatia periféria com base em vetores de
características que apresentam padrões de movimento ocular denominado Smart
Nistagmography. Para esta proposição, foram recrutados 22 participantes saudáveis e 22 com
vestibulopatia periférica e submetidos a vectoeletronistagmografia a fim de gerar um conjunto
de dados representativos ao pré-processamento de dados e desenvolver o modelo de
inteleligência artificial. O sistema obteve uma acurácia de 96% para o modelo, o que demonstra
uma eficiência dos procedimentos para o diagnóstico da disfunção vestibular. Conclui-se que o
sistema proposto é capaz de classificar as disfunções vestibulares, com diagnóstico confiável.