Atualmente a ausência de conhecimentos acerca de assuntos ligados a finanças acarretam situações negativas, como uma sociedade consumista e sem perspectivas de investimentos. A Alfabetização Financeira é a área de conhecimento que se preocupa em capacitar os indivíduos para agirem economicamente de maneira sustentável, garantindo o seu bem estar social. Embora existam iniciativas com o intuito de promover a Alfabetização Financeira, os resultados obtidos por meio delas são fracos ou difíceis de serem mensurados. As tecnologias de informação e comunicação, valendo-se dos avanços na área de Inteligência Artificial, podem contribuir com esta área. Por meio dos sistemas cognitivos já é possível o treinamento de um domínio específico, com o objetivo de facilitar a resolução de problemas ou até mesmo a obtenção de insights sobre um assunto. Por isso, neste trabalho utilizou-se um sistema cognitivo para auxiliar no processo de análise textual de documentos sobre educação previdenciária. Assim, utilizou-se o IBM Watson, que disponibiliza um modelo de processamento de linguagem natural para construção de um sistema cognitivo. Realizou-se a seleção e coleta de materiais apropriados ao tema, em fontes confiáveis e órgãos legítimos, para viabilizar o treinamento do modelo a fim de gerar e avaliar resultados desse processamento para facilitar a educação acerca do campo financeiro. Foram utilizados testes com usuários e especialista financeiro para mensurar a assertividade e capacidade de contribuição do modelo para o aprendizado. Como resultados, concluiu-se que a utilização desse sistema possibilitou de certa forma uma melhora nos conhecimentos acerca do assunto abordado, sendo que por vezes o modelo retornou respostas de forma mais ampla quando comparada com a explicação do especialista (sic).