O objetivo da tese é propor uma metodologia para previsão do preço de curto prazo (spot) da energia elétrica no Brasil baseada em sistemas neuro-fuzzy e nos programas do planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro. Com essa abordagem, obtém-se distribuições estimadas do preço spot para o curto prazo com menor dispersão do que as obtidas somente com os programas do planejamento da operação. Além disso, por ser rápido, o sistema de previsão final possibilita análises de cenários ou simulações Monte Carlo. As principais variáveis que afetam o preço spot no Brasil são consideradas, tais como a energia natural afluente e a energia armazenada, entre outras. Ainda, é possível incluir também variáveis que não têm um histórico definido ou dados suficientes para o treinamento, tais como o plano de obras, limites de intercâmbio, demanda etc. Comparações com modelos de redes neurais são feitas. Apresenta-se, também, o estado da arte em modelagem para a política e o mercado de energia elétrica e os principais conceitos de gerenciamento de risco no mercado de eletricidade.