São Paulo, Quinta-feira, 1 de outubro de 2026
Política

STF mantém inelegibilidade por condenações anteriores à Lei da Ficha Limpa

Decisão unânime considerou válidas condenações por homicídio e crimes sexuais anteriores a 2010 para aplicar a inelegibilidade.

STF mantém inelegibilidade por condenações anteriores à Lei da Ficha Limpa
Foto: Wilton Junior/Estadão

O Supremo Tribunal Federal (STF) decidiu, por unanimidade, que condenações por homicídio e crime sexual anteriores a 2010 podem ser consideradas na aplicação da Lei da Ficha Limpa. O entendimento mantém a possibilidade de inelegibilidade mesmo quando o delito ocorreu antes da entrada em vigor da norma.

A decisão foi tomada em sessão virtual, em processo apresentado pelo Partido Progressista (PP). A ação questionava o indeferimento da candidatura de Valdir Padilha ao cargo de vereador de São José do Herval, no Rio Grande do Sul, nas eleições de 2024.

Caso analisado

Padilha havia sido condenado por crime contra a vida. O Tribunal Regional Eleitoral do Rio Grande do Sul (TRE-RS) cancelou o registro de candidatura ao considerar que ele ainda estava submetido ao prazo de inelegibilidade de 8 anos, contado depois do cumprimento da pena. A pena terminou em maio de 2018, o que levou à conclusão de que a restrição se estenderia até 2026.

O PP sustentou que a candidatura não poderia ser barrada porque o crime ocorreu antes da sanção da Lei da Ficha Limpa. Para o partido, a decisão contrariaria o princípio da irretroatividade da lei penal.

A Procuradoria-Geral da República e a Advocacia-Geral da União (AGU) rejeitaram os argumentos. A AGU afirmou que “as hipóteses de inelegibilidade não possuem natureza jurídica de sanção penal”, mas funcionam como requisito para a participação no processo eleitoral.

Os ministros acompanharam essa interpretação e julgaram improcedente o pedido do PP. Com isso, o STF confirmou que as condenações abrangidas pelo caso podem produzir efeitos eleitorais conforme a Lei da Ficha Limpa.

Texto produzido pela Redação Mapa do Mercado com apoio de inteligência artificial a partir de fontes públicas, com revisão editorial. Erros? Fale conosco.

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