Este artigo examina como plataformas digitais convertem dados pessoais em valor econômico por meio de tecnologias avançadas de coleta, processamento e análise, estruturando modelos de negócio baseados em Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning. A pesquisa identifica que empresas como Meta, Google, iFood, Mercado Livre e Nubank utilizam mecanismos de rastreamento, perfis comportamentais e sistemas de recomendação para transformar interações cotidianas em ativos estratégicos, promovendo personalização, eficiência e expansão de mercados. Entretanto, esses processos também aprofundam riscos relacionados à privacidade, manipulação informacional, discriminação algorítmica e concentração de poder. A partir de uma revisão bibliográfica sistematizada e de uma análise documental das políticas institucionais das plataformas, o estudo evidencia que a monetização de dados está no centro das dinâmicas econômicas e sociais da economia digital contemporânea, exigindo maior transparência, fiscalização e governança. Os resultados apontam a necessidade de auditorias algorítmicas independentes, fortalecimento regulatório e políticas de educação digital que promovam autonomia e escolhas informadas entre os usuários. A pesquisa contribui ao integrar dimensões tecnológicas, econômicas e éticas da monetização de dados e indica que futuras investigações devem explorar especialmente os impactos da Inteligência Artificial Generativa na ampliação da capacidade de vigilância, na criação de conteúdos sintéticos e nos riscos emergentes para a integridade informacional.