Prever emprego e desemprego é de grande importância para praticamente todos os agentes de uma economia. Emprego é uma das principais variáveis analisadas como indicador econômico, e desemprego serve para os policy makers como uma orientação às suas decisões. Neste trabalho, eu estudo quais características das duas séries podemos usar para auxiliar no tratamento dos dados e métodos empregados para auxiliar no poder preditivo das mesmas. Eu comparo modelos de machine (Random Forest e Lasso Adaptativo) e Deep (Long short Term memory) learning, procurando capturar as não linearidades e dinâmicas de ambas séries. Os resultados encontrados sugerem que o modelo AR com Random Forest aplicado nos resíduos, como uma maneira de separar parte linear e não linear, é o melhor modelo para previsão de emprego, enquanto Random Forest e AdaLasso com Random Forest aplicado nos resíduos são os melhores para o desemprego.