Nas duas últimas décadas, os métodos de identificação por subespaços vêm ganhando um papel relevante no cenário internacional, tendo em vista o potencial de sua aplicação no meio industrial, especificamente em plantas multivariáveis. Os algoritmos de identificação por subespaços são simples de implementar tanto quanto o algoritmo de mínimos quadrados. Entretanto, a teoria por trás desses métodos necessita de conceitos da teoria de sistemas lineares, processos estocásticos, identificação de sistemas, álgebra linear, entre outros, o que dificulta sua compreensão e difusão. Este trabalho investiga o uso de técnicas de identificação por subespaços aplicadas a sistemas a tempo discreto, lineares, invariantes no tempo e multivariáveis. Os esforços foram direcionados aos seguintes objetivos: (I) interpretar geometricamente a metodologia, (II) levantar, por meio de simulações, situações nas quais os algoritmos são indicados ou não, (III) comparar com outras metodologias clássicas e (IV) aplicá-los a sistemas simulados e experimentais.