Em momentos de crise econômica como a vivida pelo Brasil desde o fim de 2014, em qualquer setor a busca pela otimização de processos torna-se uma necessidade. Manter um bom desempenho mesmo com recursos limitados é um desafio. Para isso, o uso de modelos de previsão torna-se um grande aliado dos agentes de mercado no sentido de permitir um melhor planejamento da produção para atender de uma forma mais eficiente à demanda do consumidor de acordo com o cenário e variáveis envolvidas. Este trabalho tem o objetivo de propor um modelo de regressão linear múltipla para o consumo mensal de gasolina comum no Brasil, utilizando variáveis explicativas sugeridas por profissionais que atuam em uma distribuidora de combustíveis. Para isso, foi realizada uma pesquisa bibliográfica relacionada com a regressão linear múltipla e critérios de seleção de modelos baseados na Teoria da Informação. O modelo proposto apresentou um elevado poder explicativo e mostrou-se válido estatisticamente e adequado, sendo, portanto, uma boa ferramenta para estimar o consumo mensal de gasolina comum no Brasil.