The dengue fever is a reemerging arbovirose considered a serious public health problem in tropical and subtropical regions. Nowadays, about fifty to one hundred million infections occur annually in more than 100 endemic countries putting almost half of the population at risk. Many factors contributed to the disease resurgence. However, the main boosters were: the climate changes, urbanization, globalization and the intense population growth. Taken together, those factors provided ideal environmental conditions for the establishment of the main virus transmitter, the Aedes aegypti mosquito, a vector highly adapted to the domestic environment. Then the aim of this study was to develop a model through the Box-Jenkins methodology of time series to predict the dengue fever incidence in Sergipe based on notifications occurred from 2001 to 2012 taken from The Injury Information System of Notification. The model SARIMA (0,1,2)(2,1,1)12 showed a better adjustment to the data and also the minors AIC (278,510), BIC (295,986) and MAPE (0,550). The validation of the model was based on the comparison of the predictions and the real data observed from July to December of 2012. Therefore, the analysis of time series specifically the SARIMA model was useful in the monitoring and prediction of dengue fever cases, making possible the implementation of more adequate prevention programsA dengue é uma arbovirose reemergente considerada um grave problema de saúde pública em regiões tropicais e subtropicais. Atualmente, cerca de 50 a 100 milhões de infecções ocorrem anualmente em mais de 100 países endêmicos, colocando quase metade da população mundial em risco. Diversos fatores contribuíram para o ressurgimento da doença. Contudo, os principais impulsionadores foram: as mudanças climáticas, a urbanização, a globalização e o intenso crescimento populacional. Em conjunto, esses fatores proporcionaram condições ambientais ideais para o estabelecimento do principal transmissor do vírus, o mosquito Aedes aegypti, um vetor altamente adaptado ao ambiente doméstico. Assim, o objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo, via metodologia Box-Jenkins de séries temporais, para predição da incidência de dengue em Sergipe, com base nas notificações de 2001 a 2012, obtidas através do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). O modelo SARIMA(0,1,2)(2,1,1)12 apresentou o melhor ajuste aos dados e, também, os menores AIC (278,510), BIC (295,986) e MAPE (0,550). A validação do mesmo se deu a partir da comparação das previsões com os dados reais observados no período de julho a dezembro de 2012. Portanto, a análise de séries temporais, mais especificamente o modelo SARIMA, é útil no monitoramento e na previsão de casos da dengue, podendo ajudar na implementação de programas de prevenção mais adequadosSão Cristóvão, SE