A influência musical tem um papel crucial na evolução dos gêneros e na forma como os ouvintes descobrem novas músicas. Compreender como inovações disruptivas afetam essas tendências é essencial para entender o cenário musical atual. Este trabalho desenvolve um modelo geral para analisar disrupções musicais por meio dos áudios das músicas, utilizando técnicas avançadas de extração de atributos sonoros, como o coeficiente cepstral de frequência mel (MFCC) e redes neurais convolucionais. A pesquisa investiga como músicas disruptivas influenciam a navegação dos usuários em redes de similaridade musical, identificando os artistas, álbuns e gêneros mais disruptivos, e analisando seu impacto nas tendências musicais e na experiência dos ouvintes.