In the Northeast of Brazil, meteorological phenomena are observed that cause disturbances like landslides, flooded streets and disordered transits. In addition, wetter summers and higher temperatures are expanding the area where certain disease-carrying insects can survive and spread, spreading diseases like lyme, dengue and malaria. With this, it has become a concern for meteorologists to predict the temperature more accurately. A thorough forecast of extreme events is of paramount importance for the development of activities by the State to appease the effects caused by weather and climate phenomena. The use of quantitative methods to perform weather forecasting using numerical simulations has been highlighted in meteorology. In this sense, the main objective of the present work is to propose techniques of analysis of experiments with multiple answers, with the intention of contributing to a robust selection of suitable configurations of parameterizations of the Model Weather and Forecasting (WRF) to improve the forecasts of minimum and maximum temperature in the regions near Natal, capital of Rio Grande do Norte. Five parametrizations of the physics of the WRF model were selected, in which each one has several levels, thus containing many combinations. Thus, a multivariate analysis technique known as principal component analysis was used in conjunction with the Lenth graph to evaluate the quality of possible combinations of parametrizations. It was observed that the microphysical parameterization did not influence the response and the recommended minimum temperature settings are different from the maximum temperature. If it is only possible to use a WRF configuration, it is suggested to establish a criterion of priority between minimum and maximum temperatures, which takes into account the specificities of the central objective of the forecast.No Nordeste do Brasil, são observados fenômenos meteorológicos que causam transtornos como deslizamento de terra, ruas alagadas e trânsitos desordenados. Além disso, os verões mais úmidos e temperaturas altas estão a expandir a área em que certos insetos transmissores de doenças conseguem sobreviver e propagar-se, transmitindo doenças como lyme, dengue e malária. Com isso, vem se tornando uma preocupação para os especialistas em meteorologia preverem com melhor exatidão a temperatura. Uma previsão minuciosa de eventos extremos é de suma importância para que sejam desenvolvidas atividades pelo Estado com o intuito de apaziguar os efeitos causados pelos fenômenos meteorológicos e climáticos. A utilização de métodos quantitativos para a realização de previsão de tempo mediante simulações numéricas vem tendo destaque na meteorologia. Nesse sentido, o principal objetivo do presente trabalho é propor técnicas de análise de experimentos com múltiplas respostas, com o intuito de contribuir para uma robusta seleção de configurações adequadas de parametrizações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) para melhorar as previsões de temperatura mínima e máxima nas regiões próximas de Natal, capital do Rio Grande do Norte. Foram selecionadas cinco parametrizações da física do modelo WRF, em que cada uma possui vários níveis, contendo assim muitas combinações. Desta forma, foi utilizado uma técnica de análise multivariada conhecida como análise de componentes principais conjuntamente com o gráfico de Lenth para avaliar a qualidade das possíveis combinações de parametrizações. Observou-se que a parametrização microfísica não influênciou na resposta e as configurações recomendadas para temperatura mínima são diferentes da temperatura máxima. Caso somente seja possível utilizar uma configuração do WRF, sugere-se estabelecer um critério de prioridade entre as temperaturas mínima e máxima, que considere as especificidades do objetivo central da previsão.