São Paulo, Quinta-feira, 1 de outubro de 2026
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TJDFT confirma condenação por fraude contra ex-namorada

Colegiado manteve indenizações de R$ 10 mil por danos materiais e R$ 5 mil por danos morais à vítima.

TJDFT confirma condenação por fraude contra ex-namorada

A 2ª Turma Criminal do Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios (TJDFT) confirmou a condenação de um homem por estelionato sentimental cometido contra uma ex-namorada. A decisão foi unânime.

De acordo com o processo, os dois se conheceram em um aplicativo de relacionamentos. No começo do namoro, o homem teria dito que buscava uma relação séria e duradoura, além de fazer promessas de casamento. Com base nessa confiança, convenceu a vítima a financiar uma motocicleta em seu nome, contratar o seguro do veículo, comprar um celular e pagar um curso de instrutor de armamento e tiro.

Ele alegava enfrentar dificuldades financeiras e prometia devolver os valores. A ex-namorada também realizou transferências bancárias em favor dele.

A defesa sustentou que não havia provas suficientes da intenção de lesar a vítima e que os fatos representariam apenas inadimplemento contratual, sem configurar crime. O recurso também pediu a retirada da indenização, sob o argumento de que já existia condenação em ação cível pelos mesmos fatos.

Ao julgar o caso, os desembargadores consideraram comprovados a fraude, o erro da vítima, a vantagem obtida pelo réu e o prejuízo patrimonial. O colegiado também destacou que ele mantinha um relacionamento paralelo escondido da ex-namorada, elemento considerado indicativo de premeditação.

A Turma rejeitou a alegação de dupla punição. Segundo os magistrados, as esferas cível e criminal são independentes e podem estabelecer indenizações diferentes pelo mesmo fato, desde que não haja pagamento duplicado pelos mesmos prejuízos.

Assim, foram mantidos R$ 10 mil por danos materiais e R$ 5 mil por danos morais, com abatimento de valores que eventualmente já tenham sido pagos na esfera cível.

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

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