Nos últimos anos, a Mineração de Dados (MD) ou Data Mining (DM) vem suscitando o interesse de pesquisadores quanto a sua aplicação sobre dados educacionais, no qual denominam-a Mineração de Dados Educacionais (MDE). Dentre as várias metodologias de MD, destacamos a Cross-Industry Standard Processo of Data Mining (CRISP-DM). Esta é uma metodologia de mineração de dados em formato cíclico, composta por 6 fases, que direcionam a descoberta do conhecimento para tomada de decisão sobre dados em grande volume. Assim, o objetivo deste artigo é mostrar as potencialidades da aplicação da MDE norteada pela metodologia CRISP-DM registradas em produções científicas que utilizaram sua estrutura na extração do conhecimento em dados escolares. Para realizarmos esta pesquisa, utilizamos a investigação bibliográfica em artigos e dissertações publicados em portais científicos digitais selecionados pelas palavras-chave mineração de dados educacionais e CRISP-DM. O resultado desta investigação comprovou que a MD utilizando a metodologia CRISP-DM é frutuoso para extrair o conhecimento em dados escolares possibilitando a identificação de variáveis nunca ou pouco discutidas na literatura e elaboração de estratégias para solucionar problemas de contexto educacional.