Os modelos ARCH e GARCH vêm sendo bastante explorados tanto tecnicamente quanto em estudos empíricos desde suas respectivas criações em 1982 e 1986. Contudo, o enfoque sempre foi na reprodução dos fatos estilizados das séries financeiras e na previsão de volatilidade, onde o GARCH(1,1) é o mais utilizado. Estudos sobre identificação dos modelos GARCH são muito raros. Diante desse contexto, este trabalho propõe um sistema inteligente para melhorar a identificação da correta especificação dos modelos GARCH, evitando assim o uso indiscriminado dos modelos GARCH(1,1). Para validar a eficácia do sistema proposto, séries simuladas foram utilizadas. Os resultados derivados desse sistema são comparados com os modelos escolhidos pelos critérios de informação AIC e BIC. O desempenho das previsões dos modelos identificados por esses métodos são comparados utilizando-se séries reais.