Para resolver a questão sobre qual algoritmo de aprendizado de máquina seria mais adequado para a detecção de fraudes em transações bancárias, vamos analisar as opções: A) K-means - Este é um algoritmo de agrupamento, que não é ideal para problemas de classificação como a detecção de fraudes, onde precisamos identificar padrões em dados rotulados. B) Regressão linear - Este algoritmo é usado para prever valores contínuos e não é adequado para classificação, que é o que precisamos para detectar fraudes. C) Redes Neurais Artificiais - Este algoritmo é muito eficaz para tarefas de classificação e pode aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados rotulados, tornando-se uma escolha adequada para a detecção de fraudes. D) Algoritmo de ordenação Quicksort - Este é um algoritmo de ordenação e não se aplica a problemas de aprendizado de máquina. Diante da análise, a opção mais adequada para a tarefa de detecção de fraudes em transações bancárias é: C) Redes Neurais Artificiais.