- Relator(a)
- Luiz Jose Dezena da Silva
- Órgão julgador
- 1ª Turma
- Data do julgamento
- 30/10/2024
- Data de publicação
- 08/11/2024
TST – Agravo Interno em Recurso de Revista 0024198-42.2016.5.24.0101, Rel. Luiz Jose Dezena da Silva, 1ª Turma, j. 30/10/2024, p. 08/11/2024
EMENTA: AGRAVO INTERNO EM RECURSO DE REVISTA. INTERPOSIÇÃO ANTERIOR À VIGÊNCIA DA LEI N.º 13.467/2017. COMPETÊNCIA MATERIAL DA JUSTIÇA DO TRABALHO. EXECUÇÃO DE PENALIDADE POR DESCUMPRIMENTO DE TERMO DE AJUSTAMENTO DE CONDUTA. Constatada a viabilidade de trânsito do recurso trancado por meio de decisão monocrática, o Agravo Interno deve ser acolhido. Agravo conhecido e provido. RECURSO DE REVISTA. INTERPOSIÇÃO ANTERIOR À VIGÊNCIA DA LEI N.º 13.467/2017. COMPETÊNCIA MATERIAL DA JUSTIÇA DO TRABALHO. EXECUÇÃO DE PENALIDADE POR DESCUMPRIMENTO DE TERMO DE AJUSTAMENTO DE CONDUTA. A presente execução não guarda estrita aderência ao entendimento firmado pelo STF no julgamento da ADI 3.395/DF, uma vez que a causa não envolve vínculo de ordem estatutária ou jurídico-administrativa entre servidor público efetivo ou temporário e a Administração Pública, mas a cobrança de multa/penalidade administrativa pelo descumprimento do TAC. A discussão referente à competência para julgar a execução de Termo de Ajustamento de Conduta não foi objeto de discussão no julgamento da ADI 3.395. Portanto o fato de as obrigações assumidas pelo Poder Público, objeto do Termo de Ajustamento de Conduta, relacionarem-se à contratação de pessoal não retira a competência da Justiça do Trabalho em executar a cobrança de multa/penalidade administrativa pelo seu descumprimento, nos termos dos arts. 876 da CLT e 114, I e IX, da CF/88. Precedente da SBDI-1. Recurso de Revista conhecido e provido. (Tribunal Superior do Trabalho (1ª Turma). Acórdão: 0024198-42.2016.5.24.0101. Relator(a): LUIZ JOSE DEZENA DA SILVA. Data de julgamento: 30/10/2024. Juntado aos autos em 08/11/2024.)
Consultar o inteiro teor no site do TST ↗Pesquise jurisprudência como esta
Busque em dezenas de tribunais brasileiros, com busca inteligente por IA e comparação de precedentes.