Intense precipitations events have low predictability; however, they can cause many losses, both, material, and human. In this paper, analyses of instability indexes for different precipitation rates were made with the goal of helping weather forecasters. These indexes can indicate if the atmosphere is conducive to deep cloud formation. Weather station data with radiosondes in South and Southeastern Brazil (1996 to 2014) are used. The events are split into three classes, according to precipitation volume: daily volumes greater than 60mm are class 1 (intense rain), daily volumes between 5 and 60 mm are class 2 (moderate rain), and daily volumes smaller than 5mm are class 3 (low/no rain). The intense rainfall events most frequent (class 1) were associated with Frontal Systems, so it was decided to select rainfall events associated with this system for the three classes. A total of twelve events of intense precipitation were identified. In order to standardize the classes, 12 events of classes 2 and 3 were also selected, where all the cases with rain (weak and moderate) were also associated with Frontal Systems. Cases without rain (precipitation equal to zero) of class 3 did not have a meteorological system associated. It was calculated five instability indexes for three precipitation classes (twelve events each). The results show that K-Index (K), Total Totals (TT) and Severe Weather Threat (SWEAT) indexes are good indicators for moderate and intense precipitation (classes 1 and 2). In the other hand, Lifted Index (LI), Showalter Index (SI) and Convective Potential Available Energy (CAPEv) indexes are poor indicators for these precipitation events analyzed (associated with frontal systems). The combined analysis among K, TT and SWEAT indexes was also efficient as an indicator for moderate to intense precipitation.Chuvas intensas são eventos de baixa previsibilidade, mas com grande impacto social, causando prejuízos tanto financeiros quanto humanos. Neste ínterim, os índices de instabilidade são uma boa ferramenta para auxiliar os previsores, pois podem indicar se o ambiente atmosférico é ou não propício para a formação de nuvens profundas. Neste trabalho, foi analisado o comportamento de alguns índices de instabilidade para diferentes taxas de precipitação. Foram utilizados os dados SYNOP (1996 a 2014), provenientes de estações meteorológicas das Regiões Sul e Sudeste do Brasil, para as quais também estavam disponíveis os dados das sondagens atmosféricas. Os dados coletados foram categorizados em três intervalos de classe de interesse de acordo com os registros dos acumulados pluviométricos: acima de 60 mm/dia (classe 1 – chuva intensa), entre 60 mm/dia e 5 mm/dia (classe 2 – chuva moderada) e abaixo de 5 mm/dia (classe 3 – chuva fraca/não chuva). Os eventos de chuvas intensas (classe 1) mais frequentes ocorreram associados à atuação de Sistemas Frontais, desta forma optou-se por selecionar, para as três classes, eventos de chuva que estivessem associados à esse sistema. Ao final, 12 eventos de chuvas intensas foram identificados. De forma a uniformizar as classes, foram selecionadas também 12 eventos das classes 2 e 3, onde todos os casos com chuva (fraca e moderada) também estavam associados a Sistemas Frontais. Os casos sem chuva (precipitação igual a zero) da classe 3 não tinham nenhum sistema associado. Foram calculados cinco índices de instabilidade para as três classes de precipitação (12 eventos em cada). Os índices K, Total Totals (TT) e Severe Weather Threat (SWEAT) se destacaram como bons indicadores nos casos de chuvas moderadas a intensas (classes 1 e 2). Os índices Lifted Index (LI), Índice Showalter (IS) e Convective Potential Available Energy (CAPEv), entretanto, não caracterizam bons resultados para os eventos de chuva analisados (associados com sistemas frontais). A análise combinada entre os índices K, TT e SWEAT também se mostrou eficiente como um indicador atmosférico para a ocorrência de chuvas moderadas a intensas.