Este artigo apresenta adaptações de uma abordagem fundamentada em técnicas de detecção de variações chamada Drift Detection e de aprendizagem de máquina baseada em instâncias. Esta adaptação é aplicada para realizar venda de produtos em cenários estocásticos providos pelo ambiente de simulação TAC-SCM. Em suma, a abordagem adaptada permite detectar mudanças freqüentes de mercado e determinar um preço competitivo em função do feedback obtido nas negociações com os clientes. Neste âmbito, buscou-se demonstrar por meio de experimentos práticos o comportamento da abordagem proposta. Ademais, é apresentada conjuntamente uma solução para minimizar o custo computacional dispendioso acarretado pela técnica de aprendizagem de máquina baseada em instâncias.