Em programas de melhoramento animal, diversas características utilizadas como critérios de seleção representam medidas repetidas do mesmo animal, sendo importante o estudo de metodologias que considere esta estrutura longitudinal. Assim, o objetivo deste trabalho foi implementar a metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana, na estimação de componentes de variância para avaliação genética de características longitudinais. Foram realizados dois estudos de simulação a fim de verificar as propriedades da aplicação da metodologia. Para o primeiro estudo foram considerados apenas os efeitos fixos, o genético e resíduo, sendo empregado duas estruturas de (co)variância: uma de antedependência e outra de regressão aleatória. O segundo estudo apresenta adicionalmente o efeito de ambiente permanente, sendo utilizado para ambos os efeitos aleatórios. Os resultados demonstraram que a metodologia proposta apresentou capacidade de estimar valores próximos aos simulados, entretanto alguns parâmetros dos modelos apresentaram algumas dificuldades de convergência. Verificou-se por meio do estudo realizado, que a implementação da metodologia de antedependência utilizando de inferência bayesiana e amostrador de Gibbs em um modelo animal, possibilitou a obtenção de estimativas próximas aos valores simulados. Além disso, pode-se constatar algumas dificuldades inerentes a convergência dos parâmetros do modelo, sendo necessário a realização de novos estudos visando utilizar novas funções para a modelagem dos coeficientes autorregressivos e das variâncias das inovações, assim como outras estratégias de amostragemIn animal breeding programs, several traits used as selection criteria represent repeated measurements of the same animal, thus the study of methodologies that consider this longitudinal structure. The objective of this study was to implement a antedependence model using Bayesian inference, in the estimation of variance components for genetic evaluation of longitudinal characteristics. Two studies were conducted simulation in order to verify the properties of application of the methodology. For the first study included only fixed effects, genetic and residual, being employed two structures (co)variance: one antedependence and other random regression. The second study further shows the effect of permanent environment, and is used for both random effects. The results demonstrated that the proposed methodology showed ability to estimate values close to those simulated, however, some parameters of the models presented convergence difficulties. It was found through the study, the implementation of the methodology antedependence using Bayesian inference and Gibbs sampling in an animal model, makes possible to get estimates close to the simulated values. Moreover, one can observe some convergence difficulties of the model parameters, it is necessary to conduct new studies to use new functions for modeling the autoregressive coefficients and variances of the innovations, as well as other sampling strategiesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)