A estabilização de mísseis e projéteis é normalmente realizada através de aletas, que podem ser representadas por placas planas finas. O escoamento sobre placas finas é de difícil previsão por apresentar diversos fenômenos, tais como transição da camada cisalhante para regime turbulento, recolamento, relaminarização e geração de bolhas primárias e secundárias. A proposta deste trabalho é analisar o escoamento turbulento ao longo de uma placa plana com pequeno ângulo de incidência, e ao mesmo tempo investigar o desempenho de diferentes modelos para a previsão da turbulência, empregando duas metodologias. A primeira é baseada nas Equações de Média de Reynolds (RANS), a qual requer um menor esforço computacional, por considerar um domínio bi-dimensional e regime permanente. Neste caso, três níveis de modelagens foram selecionados, os quais envolvem a solução de uma, duas e cinco equações diferenciais parciais, correspondendo aos modelos de Spalart- Allmaras (SA), kapa-ômega Shear Stress Tensor (SST) e Reynolds Stress Model (RSM), respectivamente. No segundo enfoque, investigou-se o desempenho do modelo Smagorinsky Dinâmico, que é proveniente da metodologia da Simulação de Grandes Escalas (LES), a qual é tri-dimensional e transiente. Os resultados foram obtidos para número de Reynolds igual a 2,13 x 10(5) e para três ângulos de incidência (um, três e cinco graus). A modelagem da turbulência foi validada através de comparação como dados numéricos e experimentais existentes na literatura. Os resultados obtidos mostraram que apesar do modelo RSM conseguir uma melhor previsão dos níveis de turbulência, o mesmo não é adequado para prever camadas cisalhantes livres. Já o modelo SA é muito difusivo, e não consegue prever adequadamente as tensões normais turbulentas, enquanto que o modelo SST foi capaz de prever razoavelmente bem a bolha de separação. Porém, apesar do custo bem superior, as previsões dos fenômenos provenientes da bolha de recirculação principal obtidas com a metodologia LES foram sensivelmente superiores e forneceram maior riqueza de informações que as apresentadas pelas soluções RANS.