Este trabalho propõe uma abordagem automatizada para a extração de informações em TCCs utilizando Inteligência Artificial, com foco em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para identificar e catalogar tópicos de resumos. Utilizando a metodologia Design Science Research (DSR), a solução visa agilizar a catalogação e facilitar a busca por temas relacionados, ajudando usuários a localizar trabalhos similares. A pesquisa incluiu análise de técnicas, construção e validação da solução, utilizando uma tabela comparativa de precisão e um questionário com estudantes da UNEB. Os resultados destacaram alta eficiência, com 100% de sucesso na extração de metadados e impacto positivo para 94,1% dos estudantes ao encontrar trabalhos relevantes.