A presente dissertação se centra na temática de produção de previsões de valores futuros de arrecadações tributárias. Em particular, busca-se avaliar a utilidade de métodos de previsão baseados em redes neurais. Os resultados obtidos para arrecadações do ICMS nacional e de três estados (Pernambuco, Rio de Janeiro e São Paulo) mostram que previsões obtidas por redes neurais podem ser mais precisas do que aquelas fornecidas por metodologias de previsão mais tradicionais como o alisamento exponencial e o método de Box e Jenkins. Os resultados revelam ainda que combinações de previsões que incluem redes neurais tendem a alcançar maior precisão do que combinações que não incluem redes neurais