A previsão de séries temporais está presente em diversas áreas como os setores elétrico, financeiro, a economia e o industrial. Em todas essas áreas, as previsões são fundamentais para a tomada de decisões no curto, médio e longo prazo. Certamente, as técnicas estatísticas são as mais utilizadas em problemas de previsão de séries, principalmente por apresentarem um maior grau de interpretabilidade, garantido pelos modelos matemáticos gerados. No entanto, técnicas de inteligência computacional têm sido cada vez mais aplicadas em previsão de séries temporais no meio acadêmico, com destaque para as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Sistemas de Inferência Fuzzy (FIS). Muitos são os casos de sucesso de aplicação de RNAs, porém os sistemas desenvolvidos são do tipo caixa preta, inviabilizando uma melhor compreensão do modelo final de previsão. Já os FIS são interpretáveis, entretanto sua aplicação é comprometida pela dependência de criação de regras por especialistas e pela dificuldade em ajustar os diversos parâmetros como o número e formato de conjuntos e o tamanho da janela. Além disso, a falta de pessoas com o conhecimento necessário para o desenvolvimento e utilização de modelos baseados nessas técnicas também contribui para que estejam pouco presentes na rotina de planejamento e tomada de decisão na maioria das organizações. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional capaz de realizar previsões de séries temporais, baseada na teoria de Sistemas de Inferência Fuzzy, em conjunto com a otimização de parâmetros por Algoritmos Genéticos, oferecendo uma interface gráfica intuitiva e amigável.