As RNA Temporais, em função de sua estrutura, consideram o tempo na sua operação, incorporando memória de curto prazo distribuída na rede em todos os neurônios escondidos e em alguns dos casos nos neurônios de saída. Esta classe de redes é utilizada para representar melhor a natureza temporal dos sistemas dinâmicos. Em contraste, a RNA estática tem uma estrutura apropriada para tarefas de reconhecimento de padrões, classificação e outras de natureza estática ou estacionária tendo sido utilizada com sucesso em diversas aplicações. O objetivo desta tese, portanto foi estudar a teoria e avaliar o desempenho das Redes Neurais Temporais em comparação com as Redes Neurais Estáticas, em aplicações de sistemas dinâmicos. O desenvolvimento desta pesquisa envolveu 3 etapas principais: pesquisa bibliográfica das metodologias desenvolvidas para RNA Temporais; seleção e implementação de modelos para a avaliação destas redes; e estudo de casos. A pesquisa bibliográfica permitiu compila e classificar os principais trabalhos sobre RNA Temporais. Tipicamente, estas redes podem ser classificadas em dois grupos: Redes com Atraso no Tempo e Redes Recorrentes. Para a análise de desempenho, selecionou-se uma redee de cada grupo para implementação. Do primeiro grupo foi selecionada a Rede FIR, onde as sinapses são filtros FIR (Finite-duration Impulse Response) que representam a natureza temporal do problema. A rede FIR foi selecionada por englobar praticamente, todos os outros métodos de sua classe e apresentar um modelo matemático mais formal. Do segundo grupo, considerou-se a rede recorrente de Elman que apresenta realimentação global de cada um dos neurônios escondidos para todos eles. No estudo de casos testou-se o desempenho das redes selecionadas em duas linhas de aplicação: previsão de séries temporais e processamento digital de sinais. No caso de previsão de séries temporais, foram utilizadas séries de consumo de energia elétrica, comparando-se os resultados com os encontrados na literatura a partir de métodos de Holt-Winters, Box & Jenkins e RNA estáticas. No caso da aplicação das RNA em processamento digital de sinais, utilizou-se a filtragem de ruído em sinais de voz onde foram feitas comparações com os resultados apresentados pelo filtro neural convencional, que é uma rede feed-forward multicamada com o algoritmo de retropropagação para o aprendizado. Este trabalho demonstrou na prática que as RNA temporais conseguem capturar as características dos processos temporais de forma mais eficiente que as RNA Estatísticas e outros métodos tradicionais, podendo aprender diretamente o comportamento não estacionário das séries temporais. Os resultados demonstraram que a rede neural FIR e a rede Elman aprendem melhor a complexidade dos sinais de voz.