A barragem de contraforte da hidrelétrica é dividida por blocos que possuem medidores de temperatura e deformações, armazenados e ordenados em séries temporais. O presente trabalho tem por objetivo modelar os dados de temperatura do bloco D-38 através de redes neurais artificiais voltadas para a previsão de séries temporais. Para que isso seja realizado utilizou-se a linguagem de programação Python para construir a rede, gerar as simulações e os resultados gráficos. Devido ao fato de serem coletados manualmente os dados - permitindo erro de paralaxe - e também por não possuir padronização quanto à periodicidade de coleta dos dados, foi necessário o tratamento dos mesmos para facilitar sua manipulação. A estrutura de rede utilizada para a modelagem foi o Perceptron de múltiplas camadas, que possui camadas de neurônios ocultas em seu modelo. Dessa forma foi possível gerar as previsões dentro dos dados e comprovar a eficácia da rede ao processar as informações.