O agronegócio possui grande importância para a economia brasileira, representando uma parcela significativa do PIB e das exportações totais do país. Assim como em outros processos produtivos inseridos em ambiente de incerteza, a atividade agropecuária necessita de instrumentos que minimizem o risco, principalmente, o risco de preço e auxiliem no processo de tomada de decisão dos agentes participantes do agronegócio. Neste contexto, os mercados futuros constituem-se como alternativas financeiras no gerenciamento de riscos através das operações de hedge. Porém, a eficiência destas operações depende da aplicação de metodologias adequadas que conduzam ao conhecimento mais preciso sobre os preços futuros. Deste modo, o objetivo principal deste trabalho é avaliar a aplicação dos modelos de difusão de saltos, tão bem sucedidos para a estrutura a termo da taxa de juros, para o caso de commodities; focando na realização de previsões. A análise empírica será realizada a partir da série histórica de preços da commodity agrícola café arábica negociada na BM&F. A metodologia empregada é fundamentada no artigo de Sanjiv Das (1998). Nesta tese será estimada uma classe de modelos estocásticos descritos pela literatura, tais como o processo de reversão à média, o movimento geométrico browniano, bem como suas variantes com jumps. Efeitos ARCH e GARCH também serão considerados na modelagem. O processo de estimação será desenvolvido tanto por métodos tradicionais quanto por Algoritmos Genéticos. Diante do problema exposto e da escassez de estudos modernos direcionados a abordagem das commodities agrícolas no país, o tema proposto justifica- se como motivação para pesquisa científica e tecnológica.