Dado o impacto que o vírus SARS-CoV-2 tem causado no mundo, o entendimento de como as curvas de contágios e óbitos vão evoluir possuem grande relevância, permitindo que decisões no âmbito de conter o avanço da pandemia sejam tomadas assertivamente e em tempo hábil. Este trabalho se propõe a abordar o problema de previsão de séries temporais no contexto das curvas municipais de casos e mortes por Covid-19, utilizando um modelo de Redes Neurais de Grafos. A modelagem do problema deu-se na forma de um grafo, contemplando os 5570 municípios brasileiros e suas dependências espaciais e temporais, sendo as relações de vizinhança expressas pelas malhas viárias (rodovias, ferrovias, hidrovias e rotas aéreas), enquanto que as relações no tempo são compostas pelas curvas a serem previstas. O modelo proposto foi implementado como uma GNN espaço-temporal, e os resultados qualitativos obtidos se mostraram promissores, embora necessitem de análises quantitativas para se determinar a real eficácia do modelo na previsão dos números da pandemia.