O deputado federal Nikolas Ferreira (PL-MG) criticou duramente a decisão da Primeira Turma do Supremo Tribunal Federal (STF) que condenou o ex-presidente Jair Bolsonaro (PL), nesta quinta-feira (11/9), por crimes como golpe de Estado e tentativa de abolição violenta do Estado Democrático de Direito.
Em publicação nas redes sociais, Nikolas afirmou que a pena imposta a Bolsonaro, seria desproporcional.
“27 anos de prisão. Formou-se uma ‘maioria’ no STF para condenar Bolsonaro. Nem os mesmos homicidas, corruptos e traficantes costumam ter penas semelhantes. Infelizmente, nada surpreendente”, escreveu.
27 anos de prisão. Formou-se a “maioria” no STF para condenar Bolsonaro. Nem mesmo homicidas, corruptos e traficantes costumam ter penas semelhantes. Infelizmente, nada surpreendente. Entre os julgadores que deveriam ser imparciais estão: advogado, amigo e indicado por Lula para…
— Nikolas Ferreira (@nikolas_dm) September 11, 2025
O parlamentar também questionou a imparcialidade da Corte, afirmando que “entre a encenação e a Constituição, infelizmente prevaleceu a encenação”.
Nikolas destacou, ainda, sua confiança no voto divergente do ministro Luiz Fux, único a discordar dos demais magistrados.
“Registro meu respeito ao voto lúcido do Min. Fux — que demonstrou o óbvio: o STF é incompetente para julgar o caso, além da insuficiência de provas para as especificadas. Divergência rara num tribunal cada vez mais semelhante a um diretório partidário”, completou.
Condenação inédita
A Primeira Turma do STF fechou em 4 a 1 o julgamento, tornando Bolsonaro o primeiro ex-presidente do Brasil condenado por crimes contra a democracia. Os ministros Alexandre de Moraes, Flávio Dino, Cármen Lúcia e Cristiano Zanin formaram maioria pela condenação, enquanto Luiz Fux divergiu parcialmente.
Bolsonaro e aliados foram considerados culpados por organização criminosa armada, tentativa de golpe de Estado e tentativa de abolição violenta do Estado Democrático de Direito. A pena fixada contra o ex-presidente foi de 27 anos e 3 meses de prisão.
