Resumo: As redes móveis 5G viabilizaram novas aplicações com diferentes características de tráfego. Nesse cenário, a alocação adaptativa de um Equipamento do Usuário (UE) em um slice de rede pode ser complexa, devido aos diferentes tipos de tráfego gerado pelas aplicações do usuário. Para abordar este desafio, este trabalho propõe uma solução denominada USAP-5G (UE Smart Allocation Platform in 5G Mobile Networks). A solução foi desenvolvida levando em conta a utilização de um modelo de aprendizado de máquina LSTM (Long Short-Term Memory) integrado a uma arquitetura Open RAN e 5G. Em testes realizados no testbed OpenRAN@ Brasil, a solução demonstrou eficácia na redução da latência na tomada de decisão e no desempenho do esquema de alocação de UEs em slices 5G. Com isso, a alocação de usuários em slices 5G foi automatizada, ajudando a reduzir o OPEX (Custo Operacional) no gerenciamento de serviços da rede.