A modelagem de séries temporais, inferência e previsão, baseadas em modelos dinâmicos, é uma das mais importantes áreas que surgiram na estatística, visto que muitos dos problemas práticos envolvendo estatística podem ser colocados nesta estrutura. Este estudo aplicar a metodologia de aproximação a verossimilhança através de modelos markovianos ocultos em modelos dinâmicos não lineares e não Gaussianos. Para ilustrar essa aplicação, são apresentados estudos de simulação e de casos para dois tipos de modelos, que são: modelos de volatilidade estocástica e modelos de dados binários. Ao longo deste, encontram-se também um resumo de cadeia de Markov, alguns conceitos importantes de modelos dinâmicos e por fi m conclui-se com algumas sugestões para trabalhos futuros.