Redes Neurais Artificiais vêm sendo amplamente usada em uma variedade de áreas. Uma destas áreas é a previsão de séries temporais. Neste trabalho, uma investigação sobre a adequabilidade de usar os modelos de redes neurais conhecidos como Kohonen e Multi-Camadas com algoritmo Back-Propagation, na previsão de vazão, é realizada. Além disso, estes métodos são comparados com o Método dos Vizinhos Mais Próximos que tem sido utilizado para previsão de vazão. Uma análise comparativa é feita utilizando os dados da Bacia Hidrográfica do Rio Atibaia e os resultados mostram as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas utilizadas.

Artificial Neural Networks have been widely used in a variety of arcas. One of these arcas is time forecasting. In this work, neural network models known as Kohonen and Multi-layer perceptron with algorithm back-propagation are utilized in inflow forecasting. Moreover, these methods are compared with the nearest-neighbor method which have been utilized in inflow forecasting. A comparative analyze is made using the data of the Atibaia River basin and the results show the advantages and disadvantages of the techniques used.