Resumo Introdução: a variedade, volume e velocidade de geração de dados (big data) possibilitam novas e mais complexas análises. Objetivo: discutir e apresentar técnicas de mineração de dados (data mining) e de aprendizado de máquina (machine learning) para auxiliar pesquisadores de Saúde e Segurança no Trabalho (SST) na escolha da técnica adequada para lidar com big data. Métodos: revisão bibliográfica com foco em data mining e no uso de análises preditivas com machine learning e suas aplicações para auxiliar diagnósticos e predição de riscos em SST. Resultados: a literatura indica que aplicações de data mining com algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde pública e em SST apresentam melhor desempenho em comparação com análises tradicionais. São sugeridas técnicas de acordo com o tipo de pesquisa almejada. Discussão: data mining tem se tornado uma alternativa cada vez mais comum para lidar com bancos de dados de saúde pública, possibilitando analisar grandes volumes de dados de morbidade e mortalidade. Tais técnicas não visam substituir o fator humano, mas auxiliar em processos de tomada de decisão, servir de ferramenta para a análise estatística e gerar conhecimento para subsidiar ações que possam melhorar a qualidade de vida do trabalhador.