Esta dissertação investiga os efeitos do racionamento de energia elétrica ocorrido no período entre junho de 2001 a fevereiro de 2002, nas previsões de energia das principais concessionárias brasileiras. Para tal, estudamos o desempenho de modelos lineares e não-lineares. Dentre os modelos lineares, analisamos os modelos ARIMA (p,d,q) de Box & Jenkins e os modelos de amortecimento exponencial de Holt & Winters. Dentre os modelos não-lineares, são abordadas técnicas de inteligência artificial tais como Redes Neurais e Lógica Fuzzy. Visto que o racionamento levou a previsões ineficientes, propomos alternativas para reduzir seu impacto. Por último, investigamos os impactos causados pela crise energética nas previsões doze passos à frente de carga elétrica provenientes de vinte e oito concessionárias. A base de dados é composta pelos valores observados e as previsões fornecidas pelo PREVCAR, um dos sistemas de previsão da cadeia oficial de programas do setor elétrico brasileiro. Por meio de um procedimento de Análise de Agrupamento utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo SOM (Self Organizing Map) de Kohonen são estabelecidos os grupos de concessionárias que possuem os mesmos comportamentos diante do racionamento. Como resultado final, foram estimados fatores de redução das previsões causados pelo racionamento, que servem como base de cálculo para reduções nas previsões futuras em períodos de crise de abastecimento.