A indústria automotiva oferece um terreno fértil para o desenvolvimento de teorias vinculadas à inovação, especialmente com a introdução de fontes alternativas de energia para reduzir as emissões de gases poluentes em decorrência da dependência de petróleo e seus derivados. Na tentativa de reduzir os índices de emissões de CO₂, a adoção de veículos elétricos (VEs) é uma transição essencial para reduzir o impacto climático do setor de transporte. No entanto, apesar dos esforços e do movimento coletivo para facilitar a eletrificação da frota de transporte mundial, há barreiras que impedem a adoção generalizada de veículos elétricos como uma opção de transporte viável, incluindo tecnológicas, financeiras, de mercado, políticas e psicológicas. Tradicionalmente, a adoção de uma inovação é um fenômeno abordado pela teoria da difusão que utiliza modelos que refletem o processo de adoção de uma nova tecnologia ou produto, descrevendo os efeitos dos comportamentos dos atuais adotantes e dos potenciais adotantes. Esses modelos, por sua vez, usam a previsão tecnológica para representar o melhor ajuste de dados empíricos e extrapolar a tendência para simular demandas futuras. A literatura sinaliza que o modelo de Bass (modelo de difusão) e a modelagem e simulação baseada em agentes são ferramentas utilizadas na previsão do comportamento de adoção de veículos elétricos. Nesse contexto, o objetivo central é desenvolver um modelo baseado em agentes capaz de gerar projeções de penetração no mercado de VEs considerando fatores que influenciam na adoção. Os resultados sugerem uma relação entre os fatores selecionados pode ser explorada para ampliar os índices de adoção de VEs. A tecnologia de veículos híbridos flex representa, como sugerem os dados e os resultados da simulação, a tecnologia dominante no país, sendo a principal estratégia atual para o Brasil atingir suas metas de redução de CO₂ no transporte.

The automotive industry offers fertile ground for the development of theories linked to innovation, especially with the introduction of alternative energy sources to reduce polluting gas emissions because of dependence on oil and its derivatives. To reduce CO₂ emissions, the adoption of electric vehicles (EV) is an essential transition to reduce the climate impact of the transport sector. However, despite all efforts and the collective movement to facilitate the electrification of the world's transport fleet, there are barriers preventing the widespread adoption of electric vehicles as a viable transport option, including technological, financial, market, political and psychological barriers. Traditionally, the adoption of an innovation is a phenomenon studied by diffusion theory that uses models that reflect the process of how a new technology or product is adopted, describing the effects of the behavior of current and potential adopters. These models, in turn, use technological forecasting to represent the best fit of empirical data and extrapolate the trend to simulate future demands. The literature indicates that the Bass model (diffusion model) and agent-based modeling and simulation are tools used to predict the behavior of electric vehicle adoption. In this context, the main objective is to develop an agent-based model capable of generating penetration projections in the EV market considering factors that influence adoption. The results suggest a relationship between the selected factors can be explored to increase EV adoption rates. The flex hybrid vehicle technology represents, as the data and simulation results suggest, the dominant technology in the country, being the main current strategy for Brazil to achieve its CO₂ reduction goals in transport.