Inúmeros fatores determinam a velocidade e deposição de gordura nos animais, quando não considerados, suas carcaças apresentam padrões de qualidade inadequados como conformação, cobertura de gordura e cor da carne. O peso da carcaça é o acúmulo de tecido na carcaça, influencia os níveis de gordura intramuscular e é utilizado para o cálculo do rendimento. A espessura de gordura subcutânea (EGS) está relacionada com os rendimentos de carcaça e com o total de gordura corporal, sendo exigidos pelas indústrias frigoríficas um mínimo de três milímetros. O produtor necessita predizer a carcaça do animal na propriedade, afim de produzir animais com melhor conformidade, menor custos de produção e assegurar uma decisão sobre o retorno econômico do gado terminado. Assim, foram descritas equações para predizer o peso de carcaça e o acabamento de gordura subcutânea em carcaça de bovinos vivos, visando poder ajudar a programação econômica e ser uma importante ferramenta para a indústria animal. Logo, objetivou-se neste trabalho validar estas equações através de uma meta-analise de dados de estudos científicos, utilizando a média dos dados de 2.370 animais obtidos em 34 estudos. Os resultados obtidos com as equações foram comparados e interpretados estatisticamente por meio de análises de variância e regressão, através do programa estatístico SAS 9.0. Os resultados demonstraram que houve correlação entre as variáveis, validando a eficiência dos modelos de equações através do coeficiente de correlação e concordância (CCC). As estimativas do quadrado médio do erro de predição (QMEP) para a equação para peso de carcaça se ajustou com eficiência aos dados, e para a equação para espessura de gordura subcutânea se ajustou aos dados com eficiência moderada. O coeficiente de determinação (R²) confirmou uma alta precisão para a equação para peso de carcaça e sugeriu uma moderada precisão para a equação para espessura de gordura subcutânea. Como o P-valor não foi significativo (P>0,05) para todos os parâmetros das equações, indica que os valores observados e preditos são similares. Como conclusão, temos que os modelos das equações para predição de peso de carcaça e espessura de gordura subcutânea em bovinos apresentam eficiência e precisão para predizer as variáveis dependentes estudadas. Palavras-chave: Bovinos de corte. Acabamento. Gordura corporal. Eficiência. Precisão.Numerous factors determine the speed and deposition of fat in animals, and when not considered, their carcasses present inadequate quality standards such as conformation, fat cover, and meat color. Carcass weight is the accumulation of tissue in the carcass, influences intramuscular fat levels and is used to calculate yield. The subcutaneous fat thickness (SGA) is related to carcass yields and total body fat, and slaughterhouses require a minimum of three millimeters. The producer needs to predict the carcass of the animal on the property, in order to produce animals with better compliance, lower production costs and ensure a decision on the economic return of finished cattle. Thus, equations for predicting carcass weight and subcutaneous fat finish on live cattle carcasses have been described, aiming to help economic programming and to be an important tool for the animal industry. Therefore, the objective of this work was to validate these equations through a meta-analysis of data from scientific studies, using the average of data from 2,370 animals obtained in 34 studies. The results obtained with the equations were compared and interpreted statistically by analysis of variance and regression, using the statistical program SAS 9.0. The results showed that there was correlation among the variables, validating the efficiency of the equation models through the correlation and agreement coefficient (CCC). The estimates of the mean square of the prediction error (QMEP) for the equation for carcass weight fitted the data efficiently, and for the equation for subcutaneous fat thickness fitted the data with moderate efficiency. The coefficient of determination (R²) confirmed a high accuracy for the equation for carcass weight and suggested moderate accuracy for the equation for subcutaneous fat thickness. Since the P-value was not significant (P>0.05) for all parameters of the equations, it indicates that the observed and predicted values are similar. In conclusion, the equation models for the prediction of carcass weight and subcutaneous fat thickness in cattle show efficiency and accuracy to predict the dependent variables studied. Keywords: Beef cattle. Finishing. Body fat. Efficiency. Precision.