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Cada linguagem de programação possui suas vantagens e desvantagens, as quais extrapolam os impactos diretos na tecnologia. É claro que as consequências para o desenvolvimento de aplicações são a chave para a escolha da linguagem. Mas é inegável que a facilidade de aprendizado, a rotatividade de profissionais, o legado e a eficiência em produtividade também merecem atenção.
Há ainda um fator que ganhou mais peso nos últimos anos: a relação das linguagens com a Inteligência Artificial. Com a explosão da IA generativa, certas linguagens passaram a ser ainda mais valorizadas pelo mercado, tanto pelo volume de bibliotecas disponíveis quanto pela demanda crescente por profissionais que as dominem.
O ranking da Github de 2025 trouxe, inclusive, a maior virada em mais de uma década: o TypeScript assumiu a primeira posição entre as linguagens mais usadas, superando Python e JavaScript.
Para entender mais sobre esse tema, neste artigo, você vai conferir quais são as 10 linguagens de programação mais usadas pelas empresas, entender as vantagens de cada uma e descobrir como esse cenário está sendo moldado pela Inteligência Artificial. Acompanhe!

As linguagens de programação são conjuntos de instruções padronizadas, utilizadas para que os computadores entendam comandos e ações para criar programas (softwares), além de jogos, aplicativos, automações, sites, plataformas de Inteligência Artificial, entre inúmeras outras funções. Em resumo, elas conectam a comunicação entre as pessoas e os computadores.
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Atualmente, existem inúmeras linguagens para atender diferentes propósitos. Elas são utilizadas para programar, ou seja, escrever textos que serão transformados em softwares. Os textos escritos em uma linguagem de programação são chamados de códigos e podem ser lidos por máquinas e também por pessoas.
As linguagens de programação mais usadas, segundo o estudo mais recendo do GitHub, são: TypeScript, Python, JavaScript, Java, C#, C++, Go, Shell, PHP e Ruby. Veja mais detalhes de cada uma delas a seguir:
A grande novidade é a ascensão do TypeScript à primeira posição. Criado pela Microsoft como um superconjunto do JavaScript, o TypeScript adiciona tipagem estática à linguagem, o que significa que erros são identificados antes mesmo da execução do código.
Esse crescimento está diretamente ligado à expansão da IA: à medida que projetos de software se tornam mais complexos e as equipes maiores, a necessidade de um código mais seguro, previsível e fácil de manter aumentou significativamente.
Mesmo ocupando a segunda posição, o Python nunca foi tão relevante. Seu crescimento está diretamente ligado à explosão da Inteligência Artificial e da ciência de dados — com aumento de 92% no uso de Jupyter Notebooks registrado no Octoverse 2025, o Python consolidou-se como a linguagem preferida para desenvolvimento de IA, machine learning e análise de dados.
Criada em 1989 por Guido Van Rossum, sua sintaxe simples e legível, aliada a um ecossistema vasto de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Pandas, fazem dela a porta de entrada para quem trabalha com tecnologia hoje.
O JavaScript perdeu a liderança para o TypeScript, mas continua sendo uma das linguagens mais presentes no desenvolvimento web e em projetos de todos os portes. Sua universalidade, que funciona tanto no front-end quanto no back-end, via Node.js, garante que ele continue sendo uma habilidade indispensável para times de tecnologia.
Presente no mercado desde a década de 90, o JavaScript também é amplamente utilizado no desenvolvimento de aplicativos mobile, jogos e, mais recentemente, em integrações com APIs de IA generativa.
O Java caiu algumas posições no ranking, mas mantém relevância especialmente em sistemas corporativos de grande porte, aplicações Android e ambientes que exigem alta escalabilidade e estabilidade.
Sua retrocompatibilidade e códigos escritos em versões antigas, continuam funcionando e é um dos motivos pelos quais grandes organizações ainda constroem e mantêm sistemas inteiros em Java.
O C# mantém sua posição consolidada no ranking, com forte presença no desenvolvimento de jogos e em aplicações corporativas no ecossistema Microsoft. Executado no framework .NET, é considerado acessível para iniciantes ao mesmo tempo em que atende demandas de sistemas complexos.
O C++ permanece entre as linguagens favoritas para aplicações que exigem alta performance. Da indústria de jogos ao mercado financeiro, passando por sistemas operacionais e dispositivos embarcados, o C++ é escolhido quando o desempenho é inegociável.
Com o avanço da IA, o C++ também ganhou relevância na construção de infraestruturas de baixo nível para modelos de machine learning, onde a eficiência computacional é crítica.
Lançado pelo Google em 2009, o Go foi projetado para unir simplicidade, performance e eficiência na compilação. É especialmente popular em aplicações de back-end, microsserviços e infraestrutura em nuvem, contextos em que velocidade e concorrência são essenciais.
A presença do Shell no top 10 reflete o crescimento da cultura DevOps e da automação de infraestrutura. Scripts Shell são amplamente utilizados para automatizar tarefas repetitivas, gerenciar servidores e orquestrar pipelines de CI/CD — processos que se tornaram ainda mais críticos com a adoção massiva de ambientes em nuvem.
O PHP mantém sua posição relevante especialmente no desenvolvimento web.
Isso porque uma parcela significativa dos sites ativos na internet ainda utilizam PHP, em grande parte devido ao WordPress, que segue sendo uma das plataformas de gerenciamento de conteúdo mais utilizada no mundo.
Encerrando o ranking, o Ruby mantém sua presença especialmente no desenvolvimento web e em MVPs, impulsionado pelo framework Ruby on Rails.
Sua sintaxe expressiva e a agilidade para colocar aplicações no ar continuam sendo diferenciais valorizados por startups e times que precisam lançar produtos e validar ideias com agilidade.
Comunidade ativa e framework maduro.
Sintaxe de fácil leitura.
Agilidade no lançamento de aplicações web.
Ideal para MVPs e prototipagem rápida.
A Inteligência Artificial deixou de ser um tema exclusivo de times de pesquisa e passou a fazer parte da realidade de empresas de todos os portes. Com isso, a escolha da linguagem de programação ganhou uma nova camada de relevância estratégica: além de atender às necessidades do produto, o time precisa estar preparado para integrar, desenvolver e manter soluções com IA.
Nesse contexto, o Python se consolidou como a linguagem central do ecossistema de IA, com bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e LangChain, é a escolha mais popular para quem desenvolve modelos, automações inteligentes e integrações com APIs de IA generativa.
Mas Python não está sozinho. De acordo com o Octoverse 2025 do GitHub, o TypeScript ganhou força justamente porque projetos de IA em produção exigem código mais robusto e seguro, e o C++ segue sendo fundamental na construção de infraestruturas de baixo nível para modelos que exigem alta performance computacional.
Para as empresas, o recado é claro: investir no desenvolvimento técnico dos times nessas linguagens é uma estratégia sobre a capacidade da organização de competir em um mercado cada vez mais orientado pela IA.
Leia também: Frontier Firms - o que são e como elas estão transformando o trabalho com IA?
Está em dúvida sobre qual delas escolher ou ainda não ficou claro como elas se diferenciam? Respondemos abaixo às dúvidas mais comuns sobre as linguagens de programação para esclarecer melhor o assunto. Confira:
Entre as linguagens de programação para iniciantes mais populares, o Python é amplamente considerado o mais acessível. Sua sintaxe prioriza a legibilidade, utiliza comandos próximos ao inglês e permite testar e ajustar o código rapidamente. É também a linguagem mais recomendada para quem quer ingressar na área de Inteligência Artificial e ciência de dados.
Como vimos, segundo o Octoverse 2025 do GitHub, o TypeScript assumiu a primeira posição entre as linguagens mais usadas na plataforma. Python e JavaScript completam o top 3.
Entre as linguagens mais utilizadas no mercado, o C++ é frequentemente apontado como uma das mais desafiadoras, por exigir controle preciso sobre recursos de hardware e memória.
Para quem busca o nível máximo de dificuldade, a Brainfuck é considerada a linguagem mais complexa do mundo, mas com uso praticamente restrito a curiosidades acadêmicas, sem aplicação em projetos reais.
Estima-se que existam mais de 8.000 linguagens de programação, mas apenas uma pequena fração está em uso ativo. Cerca de 700 a 1.000 linguagens são utilizadas de alguma forma hoje, e as que realmente dominam o mercado corporativo são as que você conferiu neste artigo.
As linguagens de programação existem muito antes dos computadores. Dessa forma, elas não estão necessariamente ligadas a eles. As linguagens mais antigas, foram criadas para codificar a comunicação humana, tais como o código Morse e a Pianola.
Segundo estudos, a linguagem de programação para computadores mais antiga é a Assembly, também chamada de linguagem de montagem ou linguagem de baixo nível. Ela era utilizada para programar computadores criados a partir de 1940.
Atualmente, ela ainda é usada para manipulação direta de hardware e sistemas que necessitem de performance crítica.
Outras linguagens de programação importantes, também criadas na década de 1940, são a ENIAC Coding System (1943) e a C-10 (1949). A partir da década de 1950, começaram a surgir as primeiras linguagens de programação modernas, também conhecidas como linguagens de alto nível, tais como: Autocode (1952), FORTRAN (1954), LISP (1958), ARGOL 58 (1958) e COBOL (1959).
Na maioria dos projetos de IA, como já mencionamos, o Python continua sendo a principal escolha. Porém, dependendo do tipo de aplicação, outras linguagens também podem ser estratégicas para complementar o stack tecnológico da empresa.
O TypeScript, por exemplo, tem ganhado espaço no desenvolvimento de interfaces e integrações de IA em aplicações web. Já o C++ continua sendo relevante em cenários que exigem alto desempenho computacional e baixa latência, como o treinamento de modelos de grande escala.
Para as empresas, o ponto central não é apenas escolher a linguagem certa, mas garantir que seus times tenham as habilidades necessárias para utilizá-la de forma estratégica.
Por isso, a Alura Para Empresas oferece capacitação em IA e programação que ajudam equipes a desenvolver competências em Python, IA generativa, entre outros assuntos, com jornadas estruturadas para diferentes níveis de experiência profissional.
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