Artificial intelligence in tax enforcement in Brazil

revenue collection efficiency, legal certainty, and the limits of algorithmic decision-making by the federal revenue service

Authors

DOI:

https://doi.org/10.29327/270098.19.2-8

Keywords:

Digital economy, Technologies, Revenue collection efficiency, Tax risk models, Data governance

Abstract

The digital transformation has expanded the State’s ability to observe economic flows, organize tax information, and monitor taxpayer behavior. In this environment, artificial intelligence has become part of the machinery of income tax enforcement, shaping the screening of returns, the automated cross-checking of data, and the identification of risk patterns. From this scenario, the purpose of this article is to examine the legal and economic effects of using artificial intelligence in the oversight of Brazil’s individual income tax, understanding how these systems alter revenue dynamics, influence taxpayer behavior, and establish new parameters for the Federal Revenue Service’s activity. To achieve this, the study adopts a qualitative approach, combining tax law scholarship, literature on fiscal automation, economic studies on compliance, and analysis of the legal framework governing tax assessment, administrative procedures, and personal data processing. The discussion begins with historical and conceptual foundations of tax enforcement, proceeds to describe the technological environment that supports income tax processing, and examines how risk models, electronic screening, and automated procedures reorganize fiscal activity. It then addresses how automation affects revenue capacity, the likelihood of detecting inconsistencies, and taxpayer conduct. Finally, the text analyzes the legal limits of algorithmic action, highlighting requirements of legality, reasoning, proportionality, data governance, and a minimum degree of transparency regarding selection criteria. The result is an interpretation showing that the efficiency offered by AI is only sustainable when accompanied by safeguards that preserve the rights at stake and ensure the legitimacy of the State’s actions.

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Author Biographies

  • Ervin Hanke Neto, Londrina State University

    Faculdades Londrina, Programa de Mestrado em Direito e Tecnologia, Londrina, Paraná, Brasil.

    Graduado em Direito (2010) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Especialista em Direito Tributário (2011) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e em Direito Aplicado (2012) pela Escola da Magistratura do Estado do Paraná (EMAP). Mestrando em Direito e Tecnologia pelas Faculdades Londrina. Atuou como assessor jurídico no Tribunal de Justiça do Estado do Paraná (TJPR), de 2012 a 2022, e como agente delegado no Tabelionato de Notas e Protesto de Títulos da Comarca de Santo do Lontra, de 2023 a 2025. Atualmente é agente delegado no Tabelionato de Notas e Protesto de Títulos da Comarca de Garuva, Santa Catarina.

  • Matheus Dezen de Cecco, Londrina State University

    Faculdades Londrina, Programa de Mestrado em Direito e Tecnologia, Londrina, Paraná, Brasil.

    Graduado em Direito (2014) pela Universidade Paranaense (UNIPAR). Especialista em Direito Processual Civil (2016) pela Universidade Paranaense (UNIPAR), em Direito Ambiental (2020) pela Universidade Federal do Paraná (UFPR) e em Direito Empresarial e Tributário (2023) pelo Centro Universitário Univel. Mestrando em Direito e Tecnologia pelas Faculdades Londrina. Atuou como assessor jurídico no Tribunal de Justiça do Estado do Paraná (TJPR), de 2016 a 2020. Atualmente é advogado, com atuação profissional desde 2020.

  • Carlos Renato Cunha, Londrina State University

    Faculdades Londrina, Escola de Direito, Programa de Mestrado em Direito e Tecnologia, Londrina, Paraná, Brasil.

    Doutor e mestre em Direito do Estado pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Especialista em Direito Tributário pelo Instituto Brasileiro de Estudos Tributários (IBET). Bacharel em Direito pela Universidade Estadual de Londrina (UEL). Professor do Programa de Mestrado da Escola de Direito das Faculdades Londrina e da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Procurador do Município de Londrina. Advogado.

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Published

2026-09-03

Issue

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How to Cite

Artificial intelligence in tax enforcement in Brazil: revenue collection efficiency, legal certainty, and the limits of algorithmic decision-making by the federal revenue service. (2026). ESMAT Magazine, 18(2), 1-23. https://doi.org/10.29327/270098.19.2-8

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