O setor elétrico brasileiro é fortemente dependente da energia hidrelétrica e a predição acurada das séries de vazões é essencial para o planejamento e gestão de risco. Recentemente, os modelos híbridos, que combinam técnicas de previsão e pré-processamento de dados, têm se destacado. Entretanto, na literatura, não há consenso sobre a superioridade de previsão destes modelos em relação aos tradicionais (puros). Este trabalho visa contribuir para literatura com a avaliação de performance de previsão e a adequabilidade de modelos puros e híbridos para séries mensais estacionárias e não estacionárias de vazões. Para isso, foram construídos modelos usando as técnicas de previsão de Redes Neurais Artificiais e ARIMA acoplados com as técnicas de pré-processamento de dados Singular Spectrum Analysis (SSA) e Seasonal and Trend decomposition based on Loess (STL). Como resultado, este estudo mostra para a série de Belo Monte (estacionária) os modelos puros obtiveram um melhor desempenho, já para a série de Sobradinho (não estacionária) os modelos híbridos foram os melhores.