Linguagens de Programação Mais Usadas 2026
Uma linguagem de programação é a base para o desenvolvimento de qualquer tipo de software. Diferentes linguagens são projetadas para tarefas específicas — desenvolvimento front-end e back-end, aprendizado de máquina, coleta de dados científicos e aplicativos mobile.
De acordo com o Stack Overflow, Python continua sendo uma das principais linguagens graças ao seu forte ecossistema em IA/ML e ciência de dados (referindo-se às suas extensas bibliotecas e frameworks).
Mais de 60% dos desenvolvedores profissionais preferem linguagens básicas como JavaScript, HTML/CSS, SQL e Java.
Ao mesmo tempo, novas linguagens estão ganhando popularidade — principalmente Rust e Go, devido ao seu foco em segurança, bem como TypeScript, que é muito semelhante ao JavaScript, mas oferece maior segurança e verificação de tipos.
Nas últimas décadas, as linguagens de programação se tornaram um elemento indispensável no desenvolvimento de muitos campos. Nos Estados Unidos e na Europa, as linguagens mais populares são Python, JavaScript e Java.
Por exemplo, a linguagem de programação Python é amplamente utilizada na área de inteligência artificial, bem como para escrever diversos scripts. JavaScript é a base para o desenvolvimento front-end, bem como para o back-end e sistemas de ferramentas totalmente funcionais. Sem Java, é impossível imaginar o funcionamento do Android e de sistemas corporativos.
Cada linguagem possui características próprias e suporta um conjunto específico de paradigmas. Vários conceitos-chave incluem:
As tendências de 2025 definem os critérios para a escolha das ferramentas que serão mais úteis para os desenvolvedores em seu trabalho:
Ao focar em suas necessidades específicas, cada desenvolvedor pode escolher de forma independente o kit de ferramentas mais eficaz, levando em consideração desempenho, escalabilidade, segurança, compatibilidade multiplataforma e muito mais.
| Categoria | Principais Características | Pontos Fortes | Pontos Fracos | Casos de Uso |
| Procedural (Imperativo) | Linguagens nas quais os programas são construídos como sequências de instruções (procedimentos ou funções) que modificam o estado do programa; foco em instruções, fluxo de controle (for, while) e modularidade por meio de funções. | Um modelo de linguagem simples, adequado para aprendizado e tarefas que exigem controle passo a passo; geralmente eficiente na execução; Fácil de mapear para tarefas de baixo nível, hardware ou sistema. | Pode levar a um código mais difícil de manter em sistemas grandes (devido a efeitos colaterais e estado mutável compartilhado); oferece menos oportunidades para paralelismo; fornece abstração menos expressiva para determinadas tarefas. | C – um exemplo clássico de linguagem procedural; usada em muitos códigos de sistema e embarcados; partes de C++ e Go também seguem paradigmas procedurais. |
| POO (Programação Orientada a Objetos) | Linguagens que organizam o código em "objetos" que encapsulam dados e comportamento; suportam herança, polimorfismo e encapsulamento. | Adequada para modelar entidades do mundo real; ajuda a estruturar grandes bases de código; promove a reutilização de código; Muitas estruturas, ferramentas e IDEs oferecem forte suporte para POO. | Pode introduzir sobrecarga tanto em tempo de execução (por exemplo, despacho virtual) quanto durante o projeto (hierarquias complexas, acoplamento rígido); pode levar ao excesso de engenharia; risco de redução de desempenho. | Java, C#, C++, Python, Ruby; muitos aplicativos corporativos e móveis de grande porte são desenvolvidos usando POO. |
| FP (Programação Funcional) | Foco em funções puras (sem efeitos colaterais); dados imutáveis; funções de primeira classe e de ordem superior; expressões em vez de instruções; recursão em vez de loops. | Essas linguagens facilitam o raciocínio e os testes; oferecem melhor suporte para paralelismo devido à ausência de estado mutável compartilhado; frequentemente permitem código conciso; adequadas para transformação de dados e pipelines de aprendizado de máquina. | Podem ter uma curva de aprendizado acentuada; A recursão pode ser ineficiente sem otimizações do compilador; pode ser menos intuitiva para desenvolvedores acostumados a estilos imperativos; o desempenho pode, às vezes, ser uma preocupação. | Haskell, Scala (multiparadigma), F#, bem como os recursos funcionais de Python, JavaScript e Rust. |
| Declarativa (Lógica) | A essência deste modelo de linguagem é que, em vez de especificar como fazer algo, o desenvolvedor define propriedades, restrições ou relacionamentos; a linguagem ou sistema determina por si só como satisfazer esses requisitos. | Essas linguagens são úteis para sistemas de conhecimento, mecanismos de regras, raciocínio automatizado e resolução de restrições; elas podem reduzir o código para certos tipos de tarefas e oferecem alta expressividade para aplicações baseadas em lógica ou IA. | Não são linguagens de uso geral; o desempenho pode ser imprevisível; frequentemente têm menos bibliotecas e ecossistemas menos maduros; A depuração pode, às vezes, ser mais difícil. | Prolog, Datalog e linguagens ou frameworks para lógica de restrições e mecanismos de regras. |
| Linguagens de Script (Interpretadas) | Linguagens que são frequentemente interpretadas (ou compiladas em JIT), com tipagem dinâmica; projetadas para desenvolvimento rápido, criação de código-cola e automação; podem incorporar recursos de POO, programação funcional e muito mais. | Iteração rápida; facilidade de uso; baixa barreira de entrada; ideal para scripts, prototipagem, tarefas de front-end e back-end; comunidades fortes e ecossistemas de bibliotecas bem desenvolvidos. | O desempenho geralmente é inferior; a tipagem dinâmica pode levar a erros; Escalar ou manter grandes bases de código pode ser mais desafiador sem uma disciplina rigorosa. | JavaScript, Python, Ruby, PHP e outros. |
De acordo com um estudo da TIOBE, Python é a linguagem de programação líder neste ano, com uma classificação de 25,98%. Em seguida, vêm C++ com 8,80%, C com 8,65%, Java com 8,35% e C# com 6,38%.
As estatísticas apresentadas na tabela indicam que linguagens com forte suporte multiparadigma (combinando POO, FP e abordagens procedurais) ocupam posições de liderança em desenvolvimento, e essa tendência deve continuar no próximo ano. Ao mesmo tempo, linguagens especializadas como C e C++ continuam sendo extremamente importantes para aplicações em nível de sistema, embarcadas e de desempenho crítico. Tais desenvolvimentos seriam impossíveis sem elas.
De acordo com a Crossover, o interesse em recursos funcionais e multiparadigmáticos deve crescer no próximo ano. Linguagens que permitem a mistura de paradigmas são cada vez mais utilizadas, proporcionando altos níveis de segurança, multithreading e paralelismo.
Além disso, em desenvolvimento web e tarefas relacionadas à IA, as linguagens mais procuradas são Python, JavaScript, Java, C#, Swift, TypeScript, Kotlin, Ruby, Rust e Go.
A tabela abaixo apresenta as linguagens de programação mais procuradas.
| Linguagem de programação | Por que é importante na área de desenvolvimento | Vantagens e recursos | Principais desafios | |
| Python | É a melhor escolha para ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, scripts e desenvolvimento back-end; possui um ecossistema abrangente (bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn); e é fácil de aprender. | Alta produtividade para prototipagem, pesquisa e análise de dados; amplo suporte e ferramentas; uma excelente linguagem de ponte. | Desempenho inferior em comparação com linguagens compiladas; não é adequado para projetos onde escalabilidade, velocidade ou requisitos rigorosos de memória/latência são críticos. | |
| JavaScript/TypeScript | JavaScript é uma ferramenta indispensável para desenvolvimento front-end, enquanto TypeScript está ganhando popularidade devido à sua tipagem estática e melhor suporte para grandes bases de código. | Ecossistema abrangente; suporte universal a navegadores; TypeScript melhora a segurança do código. | JavaScript às vezes sofre com limitações de desempenho em sistemas grandes; seu comportamento dinâmico pode levar a erros; O TypeScript requer ferramentas e configurações de compilação específicas. | |
| Java | Amplamente utilizado em ambientes corporativos, aplicativos Android e serviços de back-end; oferece estabilidade, um longo histórico e grandes bases de código. | Um ecossistema confiável e maduro; ferramentas poderosas; compatibilidade com versões anteriores; um grande grupo de profissionais qualificados. | Algumas partes do ecossistema são pesadas e complexas; O uso de memória e o tempo de inicialização, especialmente para microsserviços, podem ser menos otimizados em comparação com linguagens mais leves. | |
| C++ | É a linguagem principal para o desenvolvimento de aplicativos de desempenho crítico, como jogos, sistemas embarcados, sistemas de tempo real e infraestrutura. | Alto desempenho; controle preciso sobre memória e hardware; compilação madura; base de código grande e bem estabelecida. | Escrever código seguro é mais desafiador; erros de gerenciamento de memória; curva de aprendizado mais acentuada; As iterações são mais lentas do que em linguagens de alto nível. | |
| Go (Golang) | A linguagem é cada vez mais utilizada devido à crescente demanda por infraestrutura em nuvem, microsserviços e DevOps, onde escalabilidade, simplicidade e desempenho de back-end são cruciais. | Modelo de simultaneidade mais simples; compilação rápida; bom desempenho; forte suporte para ambientes de nuvem, contêineres e microsserviços. | Algumas bibliotecas especializadas são menos maduras em comparação com linguagens mais antigas; menos desenvolvedores com vasta experiência; a linguagem não é adequada quando são necessárias latências ultrabaixas ou recursos altamente limitados. | |
| Rust | É uma linguagem popular nos segmentos de sistemas de baixo nível, desempenho e segurança, bem como em códigos sensíveis à segurança. | Segurança de memória; segurança de threads; desempenho próximo ao C/C++; sintaxe moderna; ferramentas robustas; adoção crescente em infraestrutura, sistemas embarcados, WebAssembly e programação de sistemas. | Ecossistema menor em comparação com linguagens mais amplamente utilizadas; ferramentas e bibliotecas em algumas áreas são menos desenvolvidas; curva de aprendizado mais acentuada para alguns desenvolvedores; O tempo de compilação pode ser maior. | |
| R, Julia | Essas linguagens são altamente especializadas, mas importantes em áreas como ciência de dados, pesquisa e computação numérica e estatística. | Alto desempenho para tarefas numéricas; Julia busca combinar velocidade com facilidade de uso; R continua sendo amplamente utilizado em estatística. | Menos comumente usado em aplicações web de produção; menos especialistas disponíveis; A integração com outras partes da pilha de tecnologia pode, às vezes, ser menos fluida. |
| Linguagem de Programação | Fatores de Popularidade | Principais Vantagens | Desafios de Uso | Estatísticas de Uso da Linguagem |
| Kotlin | Cada vez mais popular no desenvolvimento Android; usado em projetos do lado do servidor e multiplataforma; muitas equipes preferem Kotlin a Java para novos aplicativos Android devido à sua sintaxe concisa, segurança nula e ferramentas modernas. | Compatibilidade com Java (capacidade de usar bibliotecas Java existentes); sintaxe mais limpa; corrotinas para simultaneidade; Recursos multiplataforma (Android, JVM, aplicativos web via Kotlin/JS, Kotlin Multiplataforma). | Para grandes bases de código Java existentes, os custos de migração podem ser altos; ecossistema menor em comparação ao Java em certas áreas; menos desenvolvedores com ampla experiência fora do contexto Android; redução de desempenho percebida em algumas configurações de JVM. | De acordo com a Itransition, mais de 60% dos desenvolvedores profissionais de Android usarão Kotlin em 2025. |
| Swift | A linguagem principal para desenvolvimento em iOS/macOS; sua sintaxe moderna, recursos de segurança e suporte à Apple a tornam o padrão para novos aplicativos em plataformas Apple; há um interesse crescente no desenvolvimento back-end por meio do Swift em servidores. | Desempenho; segurança; recursos modernos; Forte integração com o ecossistema da Apple; ferramentas cada vez mais maduras. | O uso principal é em plataformas Apple (iOS, macOS, watchOS, tvOS); menos uso geral; menos recursos de back-end/servidor em comparação com linguagens como Java, Kotlin ou Go; mercado de trabalho menor fora do desenvolvimento mobile e específico para Apple. | De acordo com a Itransition, aproximadamente 6% dos desenvolvedores usaram Swift nos últimos 12 meses. |
| Scala | Usado em big data, serviços de back-end e sistemas distribuídos, especialmente com Apache Spark; adequado para projetos que exigem paradigmas funcionais e orientados a objetos. | Expressividade; abstrações poderosas; adequado para transformação de dados, processamento de fluxo e processamento em lote; Forte presença em ecossistemas como Spark, Kafka, etc. | Curva de aprendizado mais acentuada; configuração de ferramentas ou builds, às vezes, mais complexos; menor número de talentos; adoção mais lenta fora de seus nichos; sobrecarga e requisitos de configuração da JVM. | De acordo com a Devopsschool, a faixa salarial para desenvolvedores Scala nos EUA e na Europa é de US$ 75.000 a US$ 175.000 por ano. |
De acordo com a Statcounter, a distribuição e o uso atuais de vários sistemas operacionais em diferentes segmentos de mercado são os seguintes:
A interação entre um sistema operacional e uma linguagem de programação tem um impacto direto na eficiência do desenvolvimento e da implantação de software.
A relação entre SO e linguagens de programação pode ser resumida da seguinte forma:
De acordo com a Pesquisa de Desenvolvedores do Stack Overflow de 2025, quase 57,9% dos desenvolvedores usam Python, 29,4% usam Java, enquanto Go e Rust são usados por 16,4% e 14,8% dos desenvolvedores, respectivamente.
A tabela abaixo mostra a compatibilidade do sistema operacional e da linguagem de programação.
| Sistema Operacional | Linguagens de Programação | Áreas de Aplicação |
| Windows | C#, C++, .NET, às vezes Rust, Python | Aplicativos para desktop, software empresarial, jogos (Unity/Unreal), utilitários, ferramentas de interface gráfica (GUI), software empresarial |
| macOS/iOS | Swift, Objective-C, Python, JS/TS (via Electron ou web), às vezes C++ | Aplicativos para dispositivos móveis e tablets (iOS), software multimídia, aplicativos gráficos, multiplataforma Ferramentas |
| Linux/Unix-like / servidores | C, C++, Python, Go, Rust, Java | Aplicativos de servidor, serviços em nuvem, serviços de rede, conteinerização, DevOps, automação |
| Android | Kotlin, Java, às vezes C++ (para partes críticas de desempenho), Rust | Aplicativos mobile, jogos, partes de software de sistema, soluções multiplataforma |
As linguagens de programação desempenham um papel fundamental em todas as etapas. Elas determinam a velocidade de desenvolvimento, a facilidade de manutenção, o nível de desempenho, a colaboração da equipe, a escolha das ferramentas e o custo geral do projeto.
A escolha da linguagem de programação afeta diretamente o processo de desenvolvimento:
Um estudo conduzido pela accentonpeople mostra que, entre 2024 e 2025, mais de 6,1 milhões de desenvolvedores de software na Europa se especializaram em desenvolvimento web, backend e aplicativos mobile. 62% dos desenvolvedores usam JavaScript, 51% usam Python e 30% e 25% usam Java e C/C++, respectivamente.
De acordo com o relatório SlashData, de 2022 a 2025, o número de desenvolvedores C++ aumentou de 9,4 para 16,3 milhões. A linguagem Rust está ganhando popularidade rapidamente e se tornou a linguagem de crescimento mais rápido neste ano.
É claro que, ao desenvolver uma startup de fintech, é melhor usar Java ou Kotlin para proteger as transações. Para um estúdio de jogos, usar C++ ou Rust é importante para garantir o alto desempenho do projeto. Os principais fatores na escolha da melhor linguagem de programação incluem o seguinte:
De acordo com o Stack Overflow 2025, de 2024 a 2025, a popularidade do Python cresceu 7%, colocando-o entre as principais linguagens de programação do mundo que os desenvolvedores continuarão a usar. Nos EUA, especialistas em Python podem ganhar entre US$ 68.000 e US$ 156.000 por ano.
Os principais fatores por trás da popularidade e demanda do Python incluem o seguinte:
Impulsionador de IA/ML/Ciência de Dados – Python é adequado para experimentos e pesquisas, criação de protótipos em inteligência artificial e aprendizado de máquina, onde a integração de tarefas de ML em produtos finalizados é necessária.
Comunidade e infraestrutura – Python possui uma comunidade grande e ativa, inúmeros projetos de código aberto e uma riqueza de cursos, documentação e recursos.
Em 2026, espera-se que a popularidade de Python permaneça alta, especialmente no contexto de projetos de inteligência artificial. O mercado já está presenciando a integração da linguagem com ferramentas de automação de desenvolvimento, operações de ML e pipelines de dados, onde o código Python se torna parte de uma infraestrutura distribuída maior.
A Microsoft continua a garantir a compatibilidade do VB6 com as novas versões do Windows por meio do programa "It Just Works". No entanto, a empresa não fornece novos recursos ou atualizações para o VB6, limitando o suporte aos aplicativos existentes.
O VB6 continua relevante nos setores de saúde, varejo, finanças e construção, onde sistemas legados exigem manutenção e atualizações.
A Linguagem Assembly é utilizada nas seguintes áreas:
As vantagens e desvantagens da Linguagem Assembly são apresentadas na tabela abaixo.
| Vantagens | Desvantagens |
| Controle máximo sobre o hardware. Gerenciamento direto de registradores da CPU, memória e outros recursos de hardware. Garante alta precisão e eficiência. | Complexidade de desenvolvimento. Programar em Assembly requer conhecimento profundo da arquitetura do processador e pode ser mais trabalhoso em comparação com linguagens de alto nível. |
| Otimização de desempenho: o código é adaptado às especificidades de uma arquitetura de processador específica. Maior velocidade de execução do programa. | O código escrito em Assembly geralmente é específico da arquitetura e pode exigir modificações significativas ao migrar para outra plataforma. |
| Minimização de recursos: criação de programas com tamanho mínimo de código, o que é especialmente importante para dispositivos com recursos limitados. | A depuração de programas pode ser difícil devido ao baixo nível de abstração e à necessidade de trabalhar com código de máquina. |
