This work proposes the neuro-fuzzy modeling and control applied to the static stability of a two-wheeled inverted pendulum vehicle, using differential evolution as optimization technique. During the modeling phase, the uncertainties related to the parameters and also to the neuro-fuzzy model response are determined. It is possible to verify that the neuro-fuzzy system is capable of satisfactorily adjusts to the data experimentally extracted from the vehicle. In the determination of the neuro-fuzzy controller, three strategies of parameter adjustment are tested, two of them being proposed in this text, and the results are compared between them and those obtained through classical controllers, and it is verified experimentally and through tests that the proposed approaches present a great capacity to adapt to the constraints imposed on the plant, guaranteeing the static stability and the energy efficiency of the system.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDissertação (Mestrado)Esse trabalho propõe a modelagem e o controle neuro-fuzzy aplicados na estabilidade estática de um veículo de duas rodas do tipo pêndulo invertido, utilizando como método de otimização a evolução diferencial. Durante a fase de modelagem, determinam-se as incertezas relacionadas aos parâmetros e também à resposta do modelo neuro-fuzzy. Verifica-se que este é capaz de se ajustar satisfatoriamente aos dados extraídos experimentalmente do veículo. Na determinação do controlador neuro-fuzzy, testam-se três estratégias de ajuste de parâmetros, sendo duas delas propostas neste texto, e os resultados são comparados entre si e aos obtidos através de controladores clássicos, e verifica-se experimentalmente e por meio de testes estatísticos que as abordagens propostas apresentam grande capacidade de adaptação às restrições impostas à planta, garantindo a estabilidade estática e a eficiência energética do sistema.