A abstração matemática de um processo físico é essencial em problemas de engenharia, pois muitas vezes pode ser impraticável ou impossível realizar experimentos no sistema real. Além disso, modelos matemáticos são mais flexíveis que protótipos físicos, permitindo um rápido refinamento dos projetos do sistema para otimizar várias medidas de desempenho. As aplicações dos modelos podem ser divididas em quatro partes, a saber: projeto, estimativa, controle e monitoramento. Algumas aplicações específicas são i) simulações, ii) soft sensors, iii) avaliação de desempenho, iv) controle estatístico de qualidade e v) detecção e diagnóstico de falhas. Este trabalho visa então: i) desenvolver diferentes classes de modelos capazes de simular com precisão a variável de saída de um sistema, ii) avaliar a eficiência dos algoritmos de otimização utilizados na tarefa de estimação de parâmetros, iii) avaliar qual modelo de atrito é o mais adequado para descrever esse fenômeno em um sistema de posicionamento. Os resultados mostraram que o atrito no sistema de posicionamento apresenta comportamento não linear e assimétrico, já que alguns termos dos modelos de atrito relacionados às velocidades positiva e negativa são significativamente diferentes um do outro. O resultado final do processo de otimização que usou um algoritmo de busca local foi altamente dependente das condições iniciais e do número de parâmetros estimados, o que elevou o erro de simulação. Entretanto, melhores estimativas da variável de saída foram alcançadas quando essa abordagem foi combinada com outros modelos de diferentes classes. Através dessa última abordagem o erro relativo foi reduzido em mais de 20 porcento. As simulações realizadas com os parâmetros estimados pelos algoritmos evolucionários foram mais acuradas, eles foram capazes de reduzir o erro relativo em quase 30 porcento quando comparados com o algoritmo de busca local. Considerando o segundo estudo de caso, o otimizador baseado em árvores de decisão se mostrou igualmente eficaz se comparado aos algoritmos evolucionários. O erro relativo das simulações usando os parâmetros estimados por esses algoritmos foi inferior a 8 porcento. Além disso, a forma do atrito reconstruído na segunda junta do manipulador robótico através dos parâmetros estimados pelos algoritmos está de acordo com o esperado.