Este trabalho apresenta um modelo de previsão de curto prazo para cargas reativas horárias. Tal modelo é uma extensão do método desenvolvido por P. C. Gupta no qual utiliza-se um procedimento de previsão que combina idéias e procedimentos de duas abordagens: o método de amortecimento exponencial e o modelo de Box e Jenkins. Até os dias atuais os estudos nesta área foram elaborados para potência ativa da carga. Como praticamente não existem na literatura especializada métodos de previsão para a carga reativa, este trabalho pretende iniciar a modelagem destes dados, o qual é de grande importância para o novo modelo do Setor Elétrico Brasileiro. Desta forma o desenvolvimento desta ferramenta tem a intenção de aprimorar a avaliação do comportamento desta carga, contribuindo para o melhor desempenho operacional do sistema elétrico. Com a evolução das técnicas, este trabalho utiliza também métodos inteligentes para fazer a previsão de carga reativa. Sendo assim foram utilizadas Redes Neurais Artificiais, a título de comparação dos resultados com o modelo proposto.