A questão pede para identificar uma aplicação correta de aprendizado NÃO SUPERVISIONADO para geração de negócios. No aprendizado não supervisionado, os dados não possuem rótulos, e o objetivo é encontrar padrões ou agrupamentos (clusters) nos dados. Analisando as opções descritas: - Plataforma de e-commerce que utiliza dados de cliques, tempo de navegação e compras anteriores para agrupar clientes com comportamentos semelhantes, sem definir categorias previamente, para criar ofertas personalizadas → Isso é um exemplo clássico de aprendizado não supervisionado (clusterização). - Treinar modelo com histórico de clientes inadimplentes (rotulados) para prever risco de crédito → Isso é aprendizado supervisionado, pois há rótulos. - Detecção de fraudes com dados rotulados de fraude e não fraude → Aprendizado supervisionado. - Recomendação treinada com avaliações explícitas (estrelas) para prever avaliação → Aprendizado supervisionado. Portanto, a aplicação correta de aprendizado NÃO SUPERVISIONADO é a primeira: a plataforma de e-commerce que agrupa clientes com comportamentos semelhantes sem categorias prévias. Resposta correta: a plataforma de e-commerce que utiliza dados de cliques, tempo de navegação e compras anteriores para agrupar clientes com comportamentos semelhantes, sem definir categorias previamente, a fim de criar ofertas personalizadas.