A modalidade de Ensino a Distância (EaD) tem crescido nos últimos anos e está intimamente ligada ao desenvolvimento de novas tecnologias. As startups, por sua vez, fomentam a inovação tecnológica, propondo modelos de negócios que sejam repetíveis e escaláveis. No entanto, estas estão inseridas em um ambiente de extrema incerteza, enfrentando dificuldades em seus processos decisórios. Este trabalho insere-se nesta problemática, cujo objetivo foi avaliar decisões tomadas no passado em uma startup de Ensino a Distância, bem como auxiliar em decisões futuras, utilizando métodos multicritério de auxílio à decisão. A revisão de literatura foi elaborada através de análise bibliométrica que selecionou 11 artigos. Esta análise também subsidiou a seleção de critérios associados a gestão de startups e multicritério. O método Electre III foi utilizado para modelar o problema de ordenamento dos conteúdos mais promissores. A seleção e ponderação de pesos dos critérios foi realizada pelo método Content Validity Ratio (CVR). A coleta de dados foi realizada juntamente aos gestores da startup, utilizando variáveis linguísticas e um questionário. A Bibliometria mostrou que o AHP é o método multicriterial mais utilizado e o trabalho de Saaty (1980) é o mais citado. O método de Lawshe selecionou um conjunto de 7 critérios, onde a dimensão “Financeiro” apresentou performance de 75% de aproveitamento. Os resultados da modelagem com o Electre III se mostraram divergentes se comparados às decisões tomadas no passado pela startup onde o estudo de caso foi conduzido. A área de Engenharia foi a que a startup concentrou a maior parte de seus esforços e capital, sendo a mesma apontada pelo modelo em primeiro lugar, todavia as demais classificações foram divergentes. Este trabalho contempla a eficácia dos métodos utilizados e agrega informações úteis para processos decisórios em startups, visto que estas são cruciais para a inovação tecnológica e o desenvolvimento econômico e social.
Palavras-chave: Startup, Tomada de Decisão, Ensino a Distância, Lawshe, Electre.