A indústria de óleo e gás utiliza a sísmica para investigar a distribuição de tipos de rocha (facies) em subsuperfície. Por outro lado, apesar de seu corriqueiro uso em geociências, medidas sísmicas costumam ser ruidosas, e a inversão do dado sísmico para a distribuição de facies é um problema mal posto. Por esta razão, diversos autores estudam esta inversão sob o ponto de vista probabilístico, para ao menos estimar as incertezas da solução do problema inverso. O objetivo da presente dissertação é desenvolver método quantitativo para estimar a probabilidade de reservatório com hidrocarboneto, dado um traço sísmico de reflexão, integrando modelagem sísmica direta, e conhecimento geológico a priori. Utiliza-se, um dos métodos mais recentes para resolver o problema inverso: Modelo de Markov Oculto com Efeito Convolucional (mais especificamente, a Aproximação por Projeção de (1)). É demonstrado que o método pode ser reformulado em termos do Modelo de Markov Oculto (MMO) ordinário. A teoria de sísmica de AVA é apresentada, e usada conjuntamente com MMO com Efeito Convolucional para resolver a inversão de sísmica para facies. A técnica de inversão é avaliada usando-se medidas difundidas em Aprendizado de Máquina, em um conjunto de experimentos variados e realistas. Apresenta-se uma técnica para medir a capacidade do algoritmo em estimar valores confiáveis de probabilidade. Pelos testes realizados a aproximação por projeção apresenta distorções de probabilidade inferiores a 5 por cento, tornando-a uma técnica útil para a indústria de óleo e gás.