No atual contexto de aquecimento global, torna-se relevante analisar e modelar a Temperatura máxima do ar visando identificar os possíveis sinais ou evidências de tendências das mudanças climáticas, neste caso abordamos a cidade de Castanhal (Pará). A inteligência artificial tem sido utilizada com êxito para modelar dados climáticos, por meio das Redes Neurais Artificiais (RNA). Entretanto, ainda é escassa a utilização das RNA para obtenção da previsão de temperatura disponível. Com isso, esta pesquisa apresenta estudos da série temporal da temperatura máxima (°C) acumulada no tempo com a utilização de redes neurais na tentativa de gerar modelos de previsões. Foi utilizada uma série obtida junto à Estação Meteorológica da cidade de Castanhal/PA de 2013 a 2017 de registros diários da temperatura máxima (°C) que originou a série acumulada diária. O objetivo neste estudo foi testar o desempenho, para previsões, dos modelos de redes neurais artificiais através do algoritmo de treinamento, Backpropagation. Os resultados mostram que o erro médio dos valores simulados fica em torno de 0,6 %, mostrando um desempenho aceitável do método aplicado.
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