A Inteligência Artificial, segundo Tafner et al. (1995), é uma área catalisadora do desejo humano de reproduzir inteligência em mecanismos não-biológicos; constitui-se em um conjunto de técnicas de programação para resolver problemas. Ela procura imitar as formas de resolução de problemas do mesmo modo que o homem o faz. Além disso, a Inteligência Artificial é uma área interdisciplinar dentro das Ciências Exatas, sendo explorada com maior intensidade pelas áreas de Ciências da Computação e Engenharia Elétrica, com o auxílio de metodologia e pensamento estatístico. Segundo Mitchel, citado por Rezende (2004, p.93), entre os métodos estatísticos, destaca-se o aprendizado Bayesiano, que utiliza um modelo probabilístico baseado no conhecimento prévio do problema, o qual é combinado com exemplos de treinamento para determinar a probabilidade final de uma hipótese. Assim, as Redes Bayesianas são uma abordagem interpretativa e analítica para o raciocínio probabilista e tem sido utilizada recentemente em diversas áreas como, por exemplo, estimação de risco operacional, diagnóstico médico, credit scoring, projeto de jogos computacionais, imputação de dados, entre outras. Desta forma, a técnica de Redes Bayesianas é um método de modelagem e de decisão, sendo alternativo às técnicas comumente utilizadas como, por exemplo, Regressão Logística e Análise Discriminante. Esse trabalho de conclusão de curso, desenvolvido de julho a dezembro de 2008, tem a finalidade de apresentar de forma clara e objetiva fundamentos básicos da técnica de Redes Bayesianas, realizar sua aplicação em exemplos, alguns deles envolvendo dados reais, e apresentar os resultados de um estudo de simulação que compara a capacidade preditiva das Redes Bayesianas com um procedimento padrão, comumente utilizado na modelagem de dados com respostas dicotômicas.