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A detecção da resposta auditiva em regime permanente desempenha um papel fundamental nos testes de audiometria tonal automática, que têm como objetivo avaliar a capacidade auditiva dos indivíduos. Com o intuito de aprimorar esse processo, surge a estratégia dos testes sequenciais, que se mostra altamente promissora ao reduzir significativamente o tempo necessário para realizar o exame, ainda que esse procedimento implique em uma diminuição do poder de detecção dos resultados obtidos. Dentro dessa perspectiva, este estudo propõe um método que visa otimizar os parâmetros associados à estratégia de teste sequencial através da utilização de simulações de Monte Carlo. O principal objetivo é identificar os valores ideais desses parâmetros, buscando alcançar as maiores reduções possíveis no tempo médio de exame, ao mesmo tempo em que se minimizam as perdas no poder de detecção dos resultados. Nesse sentido, foram conduzidas extensas simulações de Monte Carlo, considerando uma variedade de critérios de otimização, como as áreas sob as curvas de probabilidade de detecção e tempo de exame, em função da relação sinal/ruído. Por meio dessas simulações, foi possível determinar as melhores configurações de parâmetros que proporcionam as maiores reduções no tempo médio de exame, ao mesmo tempo em que causam as menores perdas no poder de detecção. Para validar as configurações otimizadas obtidas por simulação, procedeu-se à comparação com dados reais coletados por meio de eletroencefalografia. Na maioria dos casos, observou-se uma correspondência entre as melhores configurações de parâmetros obtidas por meio das simulações e as melhores configurações encontradas nos dados reais. Houve apenas divergências em relação a tamanhos de janela pequenos. Diante disso, as simulações realizadas neste estudo demonstraram uma notável capacidade de prever as configurações de parâmetros mais adequadas para aplicação em um contexto real, proporcionando uma abordagem eficiente e confiável para a otimização dos testes de audiometria tonal automática.