O conhecimento da atratividade econômica de um município é de suma importância para a instalação de novas empresas, direcionamentos de investimento e definição da vocação regional. A Fundação CIDE publicou em 1998 e 2005 o indicador IQM – Índice de Qualidade do Município, no estado do Rio de Janeiro, que se ocupou de criar um ranking das municipalidades neste quesito. Este trabalho investiga o uso do método PROMETHEE II que valoriza todos os critérios adotados na concepção do IQM, corrigindo os possíveis casos de compensação entre os mesmos, e utiliza o coeficiente de correlação dos postos de Spearman para responder se existe associação ou tendência entre as posições obtidas pelos municípios no método empregado em CIDE e nos resultados obtidos com o emprego do método PROMETHEE II. Os resultados apontam diferenças significativas, onde o fator compensatório utilizado até então garantiu boas posições a municípios não tão atrativos, como exemplo o município de Itatiaia, que perdeu 16 posições, como também relevou o contrário, com o município de Casimiro de Abreu, que subiu 17 posições. Conclui-se que a utilização de um método multicritério que permite modelar as incertezas da realidade, por meio de uma matemática não-compensatória é uma melhor ferramenta para se avaliar a atratividade dos municípios do que os métodos baseados em média aritmética ponderada, uma vez que o método PROMETHEE II possibilita corrigir o problema da compensação que ocorre entre indicadores que abrange diferentes dimensões.Knowledge of the economic attractiveness of a county is of great importance for establishing new businesses, directing investments and defining the regional vocation. In 1998 and 2005, the CIDE Foundation published the IQM indicator - County Quality Index, in the state of Rio de Janeiro, which ranked the counties on this issue. This research investigates the use of the PROMETHEE II method incorporated into the CIDE Foundation methodology to provide an alternative ranking, by means of a non-compensatory method, and it uses the Spearman rank correlation coefficient as a way to measure the difference magnitude between both ranks. The results show significant differences, where the compensatory factor used until then granted good positions to not-as-attractive counties, such as Itatiaia county, which went down 16 positions, and it also showed the opposite - counties with had a good set of performances, such as Casimiro de Abreu, that went up 17 positions. It is concluded that the use of a multicriteria method which allows modeling the uncertainties of reality by means of a non - compensatory math makes a better tool to assess the counties attractiveness than methods based on common weighted average. Artículo en OAI