Esta obra analisa o direito à explicação como instrumento fundamental para a proteção dos direitos dos titulares de dados no contexto das decisões automatizadas, examinando sua fundamentação legal, alcance e mecanismos de efetivação no ordenamento jurídico brasileiro. A investigação parte da premissa de que, diante da crescente implementação de sistemas de IA em processos decisórios automatizados, torna-se imperativa a existência de mecanismos que garantam transparência e accountability algorítmica. O estudo reconstrói a evolução histórica da proteção de dados no Brasil, desde as primeiras previsões no CDC até a consolidação de um marco regulatório mais abrangente com a LGPD. A análise comparativa entre o modelo europeu (GDPR) e o brasileiro (LGPD) permite identificar convergências e particularidades na abordagem regulatória do direito à explicação, evidenciando como a flexibilidade da norma brasileira, embora permita maior adaptabilidade às transformações tecnológicas, demanda uma interpretação sistemática e teleológica para sua implementação. A pesquisa examina o precedente paradigmático do Superior Tribunal de Justiça sobre sistemas de credit scoring (REsp nº 1.419.697/RS), que estabeleceu importantes parâmetros para o equilíbrio entre necessidades comerciais e proteção dos direitos dos titulares de dados. Este julgamento antecipou discussões posteriormente incorporadas pela LGPD, como transparência algorítmica e direito à explicação. No âmbito da responsabilidade civil, identifica-se uma necessária evolução dos conceitos tradicionais para abarcar as especificidades das decisões automatizadas. A investigação demonstra que a explicabilidade emerge não apenas como um direito do titular, mas também como um dever do controlador, configurando-se como elemento essencial para a determinação de responsabilidades e para a própria legitimidade dos sistemas automatizados. Conclui-se que a aplicação do direito à explicação depende da implementação coordenada de medidas técnicas e jurídicas, incluindo o desenvolvimento de sistemas tecnicamente explicáveis, a adoção de práticas de governança adequadas e o estabelecimento de mecanismos regulatórios que equilibrem transparência e inovação. O estudo contribui para o debate sobre a regulação da IA ao propor uma abordagem integrada que reconhece tanto as limitações técnicas quanto as exigências legais e éticas envolvidas na explicabilidade de sistemas automatizados.