A Secretaria de Patrimônio da União (SPU) detém cerca de meio milhão de imóveis disponíveis para alienação. Em seus editais de concorrência pública, imóveis anunciados com valores muito acima ou muito abaixo do preço de mercado podem representar indício de operação fraudulenta. Faz-se, pois, necessário fiscalizar o valor de venda do patrimônio da União. Este trabalho propõe um modelo preditivo que permite determinar o valor venal de imóveis da Secretaria de Patrimônio da União. Apresenta-se diferentes estratégias para criação de modelos, baseadas na setorização de regiões do país por meio do uso do Código de Endereçamento Postal (CEP). Utiliza-se a ferramenta SAS Enterprise Miner para avaliar diversos algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão, redes neuronais, regressão, gradient boosting e emsemble. Mostra-se a aplicação do modelo construído para previsão do valor de venda de apartamentos em edital de Concorrência Pública da Secretaria de Patrimônio da União.