We explore confidential computing in the context of CBDCs using Microsoft's CCF framework as an example. By developing an experiment and comparing different approaches and performance and security metrics, we seek to evaluate the effectiveness of confidential computing to improve the privacy, security, and performance of CBDCs. Preliminary results suggest that confidential computing could be a promising solution to the technological challenges faced by CBDCs. Furthermore, by implementing confidential computing in DLTs such as Hyperledger Besu and utilizing frameworks such as CCF, we increase transaction confidentiality and privacy while maintaining the scalability and interoperability required for a global digital financial system. In conclusion, confidential computing can significantly bolster CBDC development, fostering a secure, private, and efficient financial future. -- Exploramos o uso da computação confidencial no contexto das CBDCs utilizando o framework CCF da Microsoft como exemplo. Via desenvolvimento de experimentos e comparação de diferentes abordagens e métricas de desempenho e segurança, buscamos avaliar a eficácia da computação confidencial para melhorar a privacidade, segurança e desempenho das CBDCs. Resultados preliminares sugerem que a computação confidencial pode ser uma solução promissora para os desafios tecnológicos enfrentados pelas CBDCs. Ao implementar a computação confidencial em DLTs, como o Hyperledger Besu, e utilizar frameworks como o CCF, aumentamos a confidencialidade e a privacidade das transações, mantendo a escalabilidade e a interoperabilidade necessárias para um sistema financeiro global e digital. Em conclusão, a computação confidencial pode reforçar significativamente o desenvolvimento do CBDC, promovendo um futuro financeiro seguro, privado e eficiente.