Todos Estados
Neste artigo
O guia real sobre como lidar com a lista completa de estados brasileiros na prática
A maioria dos projetos que exigem o tratamento dos todos estados brasileiros começa com uma confusão simples: que é só listar os 26 estados mais o Distrito Federal e pronto. Não é. O problema real aparece quando você precisa cruzar siglas, nomes completos, códigos IBGE, regiões geográficas e regras específicas de cada UF — e aí qualquer abordagem improvisada trava. Eu já passei por isso em um sistema de frete que precisava calcular valores diferentes para cada estado, com regras de isenção, tributação diferenciada e limites de peso por região. O ponto de partida sempre foi a lista correta. Se ela já vier errada, todo o resto do projeto herda o erro.
Como montar sua base de todos os estados
A fonte mais confiável continua sendo o IBGE. A tabela oficial contém 27 unidades federativas, cada uma com código numérico de 2 dígitos, sigla e nome completo. A versão mais recente da tabela está disponível no site do instituto, e geralmente é atualizada apenas quando há mudanças territoriais — o que é raro. Aqui está a lista completa, na ordem que eu recomendo usar em qualquer projeto:
| Código IBGE | Sigla | Estado | Região |
|---|---|---|---|
| 11 | RO | Rondônia | Norte |
| 12 | AC | Acre | Norte |
| 13 | AM | Amazonas | Norte |
| 14 | RR | Roraima | Norte |
| 15 | PA | Pará | Norte |
| 16 | AP | Amapá | Norte |
| 17 | TO | Tocantins | Norte |
| 21 | MA | Maranhão | Nordeste |
| 22 | PI | Piauí | Nordeste |
| 23 | CE | Ceará | Nordeste |
| 24 | RN | Rio Grande do Norte | Nordeste |
| 25 | PB | Paraíba | Nordeste |
| 26 | PE | Pernambuco | Nordeste |
| 27 | AL | Alagoas | Nordeste |
| 28 | SE | Sergipe | Nordeste |
| 29 | BA | Bahia | Nordeste |
| 31 | MG | Minas Gerais | Sudeste |
| 32 | ES | Espírito Santo | Sudeste |
| 33 | RJ | Rio de Janeiro | Sudeste |
| 35 | SP | São Paulo | Sudeste |
| 41 | PR | Paraná | Sul |
| 42 | SC | Santa Catarina | Sul |
| 43 | RS | Rio Grande do Sul | Sul |
| 50 | MS | Mato Grosso do Sul | Centro-Oeste |
| 51 | MT | Mato Grosso | Centro-Oeste |
| 52 | GO | Goiás | Centro-Oeste |
| 53 | DF | Distrito Federal | Centro-Oeste |
Percebeu que os números 18, 19, 20, 34, 36-40, 44-49 não aparecem? Isso não é um erro de digitação. Esses códigos foram removidos do IBGE ao longo dos anos com a criação de novos estados e a reorganização territorial. Se você encontrar uma biblioteca ou script que ainda use esses códigos obsoletos, descarte. Em 2022, eu estava configurando um validador de CEP que cruzava dados de estado com município. O banco de dados interno tinha uma entrada duplicada: "UF" como coluna separada e "estado" como outra, e os valores nem sempre batiam. Um cliente de Salvador estava cadastrado como "BA" em uma tabela e "Bahia" em outra. O sistema de frete aplicava alíquotas erradas porque o matching por sigla falhava silenciosamente. A solução foi simples, mas demorada para implementar: padronizar tudo para a sigla de 2 letras como chave primária, manter o nome completo apenas para exibição, e criar uma função de normalização que accepts both formats before any comparison. Você vai precisar fazer algo parecido.

O mesmo vale para o código IBGE. Siglas são úteis para interfaces, mas códigos numéricos são mais seguros para integrações com sistemas governamentais e APIs de terceiros. O Correios, por exemplo, espera códigos IBGE em muitos endpoints. Misturar os dois no mesmo fluxo gera erros difíceis de rastrear.
O que funciona no dia a dia
Para a maioria dos projetos, a abordagem que eu recomendo é ter uma camada de dados centralizada. Um arquivo JSON, uma tabela no banco, ou um módulo interno — não importa o formato — desde que seja a única fonte de verdade. Todo o resto do sistema consome daí. Se você estiver usando Python, a biblioteca estados ou o pacote brasilapi resolvem boa parte do problema de cadastro rápido. Ambos mantêm dados atualizados baseados no IBGE e já incluem códigos, siglas e regiões. Eu uso o BrasilAPI em produção há dois anos sem problemas. Para Node.js, o pacote brasil faz o mesmo. Não é muito complexo, mas funciona e evita que você reinvente a roda.
Se o seu projeto exige validação de CPF, CNPJ ou CEP além dos estados, considere usar a BrasilAPI completa. Ela abrange todos esses campos e retorna dados estruturados consistentes. O custo é uma requisição HTTP adicional, mas para a maioria dos casos isso é insignificante.

Armadilhas comuns
O erro mais frequente é confiar em dados copiados de fóruns ou repositórios antigos sem verificar a data da última atualização. O IBGE alterou o código de algumas cidades e a nomenclatura de algumas regiões em 2017 e 2019. Se a sua base foi feita antes disso, provavelmente está desatualizada. Outro problema: tratar o Distrito Federal como se fosse um estado. Ele tem código próprio (53), não tem municípios no mesmo sentido dos estados, e as regras tributárias são diferentes. Se o seu sistema aplica a mesma lógica para DF e para um estado qualquer, algo vai quebrar em algum momento. Por fim, evite hardcodar a lista em múltiplos arquivos. Eu vi projetos com a lista de estados espalhada por cinco ou seis módulos diferentes. Quando o IBGE faz uma alteração mínima, você precisa caçar todas as ocorrências manualmente. Coloque tudo em um único lugar e importe onde precisar.
Quando a lista simples não basta
Se você trabalha com logística ou comércio eletrônico, vai precisar ir além dos estados. Regiões aduaneiras, zonas de processamento de dados, e diferenças fiscais entre microregiões podem exigir tabelas muito mais detalhadas. Nesses casos, a solução mais prática é contratar uma API especializada ou comprar uma base de dados atualizada de um fornecedor confiável. Tentar montar tudo internamente consome semanas de trabalho e ainda assim fica desatualizado rapidamente. Para a grande maioria dos projetos — cadastros, formulários, relatórios básicos — a lista de 27 unidades com códigos IBGE é suficiente. O desafio nunca é saber quantos estados existem. O desafio é garantir que toda a equipe e todos os sistemas estejam usando exatamente a mesma versão dos dados.
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