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Definição do Problema Atualmente existem diversas técnicas para realizar previsões nos mais diversos campos, como quantidade de vendas de automóveis (WANG; CHANG; TZENG, 2011), radiação solar (CHEN; GOOI; WANG, 2013) e matrículas em escolas (AL-WAZAN, 2014) (QIANG SONG; CHISSOM, 1994). Além dos modelos estatísticos outra técnica aplicável a previsão são os modelos que fazem uso da lógica fuzzy (ZADEH, 1965) (ZADEH, 1988), proposto inicialmente por Song e Chisson (1993). Usualmente, grande parte dos modelos fuzzy de previsão não realizam o pré-processamento dos dados antes do cálculo da previsão, mesmo comprovado que seu uso melhore a acurácia em razão da melhor representatividade linguística dos valores numéricos observados (AUTOR1; CAMARGO, 2013). Objetivo(s) Os modelos fuzzy de previsão que fazem uso do pré-processamento para a definição dos termos linguísticos têm apresentado melhoras significativas na acurácia das previsões (AUTOR1; CAMARGO, 2013). Diante deste contexto este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo de previsão por meio de séries temporais fuzzy que apresente uma acurácia satisfatória combinando o uso dos conceitos fuzzy, modelos clássicos de previsões (MORETTIN; TOLOI, 1981) e o pré-processamento dos dados numéricos para a definição dos termos linguísticos que os representarão. Justificativa Melhorar a acurácia das previsões oferecendo um novo modelo de previsões que possa auxiliar em diversos campos do conhecimento. Metodologia A metodologia envolve um levantamento bibliográfico dos modelos de previsões clássicos e que fazem uso da lógica fuzzy como ferramenta de apoio. Para a validação dos resultados obtidos, a acurácia do modelo proposto será comparada com outros modelos de previsão disponíveis na literatura.