A tradução automática, cada vez mais acessível através de diversas tecnologias com as que temos contato diário, como celulares e computadores de uso pessoal, tem se mostrado altamente eficiente, em especial a partir do ano 2016, quando a companhia Google incorporou, em sua ferramenta de tradução, o sistema neural. De acordo com a própria companhia, e como pode ser verificado no uso direto da ferramenta, “com esta atualização, o Google Translate está melhorando mais em um único salto do que vimos nos últimos dez anos combinados” (BLOG GOOGLE, 2016). Neste contexo, o projeto de pesquisa aqui apresentado pretende analisar de que forma o Google Tradutor traduz notícias de opinião que circulam na Internet. Mais especificamente, objetiva-se observar textos de opinião publicados em língua espanhola e traduzidos ao português de forma automática. A análise dos textos, compostos por artigos de opinião da jornalista Eliane Brum, escritos originalmente em português, e por suas traduções automáticas, para o espanhol, será baseada nos Estudos de Tradução com Base em Corpus. O corpus, por sua vez, pode ser classificado como paralelo, bilíngue e unidirecional. Para o tratamento dos textos, será utilizado software específico de análise textual (AntConc). Com base nas informações coletadas, serão identificadas as estratégias de tradução (CHESTERMAN, 2016) e os erros de tradução (HURTADO ALBIR, 2001). O projeto se justifica considerando as mudanças nas formas de consumo promovidas pelo surgimento de novas ferramentas tecnológicas, como a tradução automática, que facilitam o acesso às diversas informações que circulam na Internet. Assim sendo, este projeto visa contribuir com os Estudos de tradução e, dentro destes, com a Tradução Automática.