A multiplicação de matrizes pode ser utilizada como uma tarefa intermediária ou finalística na construção de soluções para problemas da computação. Entretanto, tal tarefa possui um alto custo computacional, o que pode levar à geração de limitações quando é necessário aplica-la à grandes instâncias de dados. Atualmente, com o advento das arquiteturas multicore, algoritmos com custo computacional elevado são aplicáveis à quantidade de dados cada vez maiores, principalmente quando tais algoritmos são eficientemente paralelizados e executados em arquiteturas robustas. Neste sentido, este trabalho investiga a viabilidade de paralelização dos algoritmos de multiplicação de matrizes tradicional e de Strassen nas linguagens de programação C, Fortran e Java, de modo a apresentar qual ou quais dessas linguagens melhor lidam com a paralelização de algoritmos que multiplicam matrizes.