O ensino de probabilidade no ensino médio apresenta desafios tanto para alunos quanto para professores. Muitos docentes enfrentam dificuldades devido à falta ou pouca formação específica obtida na universidade para lecionar sobre esse tema, enquanto os estudantes, por sua vez, buscam aplicações práticas que tornem o aprendizado mais intuitivo e envolvente. Diante desse cenário, este trabalho tem como objetivo apresentar a construção de um classificador de spams para e-mails utilizando conceitos básicos de probabilidade. Essa abordagem não apenas exemplifica a aplicabilidade da teoria, mas também incentiva a conexão entre a matemática e problemas do mundo real. Para fundamentar essa proposta, iniciamos com um referencial teórico que abrange definições essenciais, como eventos, espaço amostral, probabilidade, independência entre eventos, independência condicional e probabilidade condicional. Além disso, exploramos dois teoremas fundamentais: o da probabilidade total e o teorema de Bayes, essenciais para a construção do modelo. Com essa base consolidada, aplicamos os conceitos estudados na implementação de um classificador de spams, utilizando um conjunto de dados reais. Como bases de dados do mundo real costumam ser extensas, tornando inviável uma abordagem manual, utilizaremos o software R (ou Python) para processar os dados e construir o modelo. O conjunto será dividido então em duas partes: uma para o treinamento, onde ajustamos o modelo de classificação, e outra para o teste, dedicada à validação do desempenho. Dessa forma, demonstramos como noções probabilísticas podem ser empregadas na resolução de problemas concretos, tornando o aprendizado mais dinâmico e acessível para os alunos.
