Este trabalho propõe a construção de um modelo preditivo para a previsão do preço de curto prazo da energia no Brasil através da utilização da metodologia matemática da regressão linear. Dessa forma, foi utilizado o método de regressão juntamente com a metodologia de cluterização. Na elaboração da estrutura do modelo firam observados dados históricos de 2018 até 2021 para diferentes variáveis, sendo elas os dados sobre preços semanais retirados da CCEE e os dados diários sobre o índice pluviométrico retirados da INMET. A implementação do modelo computacional foi realizada na linguagem de programação Python com o uso da biblioteca SKLearn. Posteriormente, foram verificados os erros no modelo para a implementação dos ajustes necessários. Por fim, há observância dos resultados e as conclusões sobre o modelo.