O presente estudo tem como objetivo apresentar o uso do software R para analisar a função de exportação brasileira de soja em grão entre os anos de 2000 a 2015, destacando a importância da educação para a tecnologia e do ensino de Matemática e Estatística para análises aplicadas à realidade econômica do Brasil. Trata-se de uma pesquisa quantitativa que utiliza o modelo de auto-regressão vetorial com correção de erros (VEC), apropriado para séries temporais não estacionárias com relações de cointegração. A soja, como um dos principais produtos de exportação do Brasil, foi analisada com base em variáveis secundárias mensais, totalizando 192 observações. As variáveis foram deflacionadas pelo IGP-DI (base Jan/2000) e incluem: valor das exportações (Se), taxa de câmbio (E), Produto Interno Bruto (R), preço de exportação da soja (Pex) e preço médio no atacado da soja em farelo (Pint). Os testes de estacionariedade (ADF, PP e KPSS) indicaram que todas as séries, em nível, são não estacionárias. Já o teste de cointegração de Johansen revelou quatro vetores de cointegração entre as variáveis. Um dos principais achados foi que a própria exportação explica quase 100% da variância do erro de previsão inicialmente, reduzindo-se para cerca de 94% após dez meses. Os preços externo (Pex) e interno (Pint) explicam, juntos, aproximadamente 4,6% da variância do erro de previsão no final do período. Conclui-se que as exportações de soja são mais sensíveis aos preços do que à taxa de câmbio. O uso do R demonstrou como a tecnologia, integrada ao ensino de Matemática e Estatística, é essencial para análises econômicas e para a formação de profissionais com competências analíticas.
