Este artigo propõe um estudo sobre os sentimentos dos turistas após visitarem atrações turísticas no Brasil. Utilizando uma base de dados do Kaggle com comentários de turistas, aplicamos algoritmos de análise de sentimentos baseados em Máquina de Vetores de Suporte e Regressão Logística, visando baixo custo computacional e alta precisão. O objetivo é extrair as métricas necessárias para melhorar a experiência dos futuros visitantes. Nossos resultados mostraram uma acurácia média de 96%, indicando que os modelos empregados foram eficazes em classificar os sentimentos expressos nas avaliações. Este resultado sugere que, embora a análise de sentimentos baseada em comentários tenha sido bem-sucedida, é fundamental considerar a representatividade dos dados e o balanceamento das classes. A pesquisa oferece uma percepção valiosa sobre as oportunidades e limitações atuais e serve como base para futuros estudos na área, que possam explorar outras abordagens ou fontes de dados para aprimorar a recomendação de atrações turísticas.