Por conta dos rápidos avanços tecnológicos, percebe-se uma mudança nos hábitos e das necessidades das pessoas. Há uma dependência cada vez maior de aparelhos eletrônicos como smartphones, notebooks etc. Construir baterias com grande capacidade energética é um dos desafios atuais para aumentar a autonomia dos aparelhos eletrônicos. Entretanto, uma alternativa que pode ajudar a manter aparelhos eletrônicos por mais tempo longe das tomadas é o compartilhamento de baterias. Existem na literatura muitos estudos envolvendo o compartilhamento de baterias no contexto de veículos elétricos, porém não são encontradas aplicações em smartphones. Um parâmetro importante a ser monitorado neste contexto é o estado de saúde (SoH). Até o momento, não há um consenso na literatura acerca do melhor modelo para estimar o SoH de baterias devido à falta de métodos bem estabelecidos. Assim, o objetivo geral desta dissertação foi construir um modelo para estimar a curva de estado de saúde, por meio do estado de carga, com vistas a estimar a saúde de baterias de íon-lítio. O modelo proposto foi baseado em redes neurais recorrentes. Para treinar e validar o modelo, foi construído um sistema para a realização de ensaios destrutivos, sendo possível estudar o comportamento de baterias de íon-lítio ao longo de toda vida útil. O modelo proposto foi capaz de estimar o SoH das baterias estudadas com boa exatidão, sob diferentes parâmetros de carga/descarga. O diferencial do modelo são baixa complexidade computacional, mesmo envolvendo modelos de redes neurais, e serem adotados parâmetros de entrada de fácil medição.