Atualmente, a indústria farmacêutica no Brasil tem um mercado em crescente competição e com inúmeras mudanças acontecendo em sua estrutura, por isso, as empresas precisam responder com eficiência às mudanças constantes na demanda. Este trabalho tem como objetivo comparar as abordagens de previsão hierárquica Top-Down e Bottom-Up, aplicadas às séries temporais de uma empresa da indústria farmacêutica. As modelagens foram realizadas através do software Forecast Pro for Windows (FPW), com dados mensais da empresa de janeiro de 2012 até janeiro de 2016. As categorias de produtos abordadas são: Oral Care, Skin Health e Wellness. Foram analisados quatro modelos de previsão de demanda: Amortecimento Exponencial Simples, Método de Holt, Método de Holt-Winters com Sazonalidade Aditiva e Método de Holt-Winters com Sazonalidade Multiplicativa. A partir das métricas de avaliação, Mean Absolute Percentual Error (MAPE) e Bayesian Information Criterion (BIC), foi estabelecido o melhor método para cada categoria. Como resultado do trabalho, a abordagem Bottom-Up foi a que apresentou melhor desempenho e ao fazer uma análise comparativa entre softwares, o FPW forneceu melhor acurácia que o atual software utilizado pela empresa.