A previsão de demanda é uma questão que influencia desde as decisões estratégicas até as decisões operacionais de uma companhia. Dada essa importância, é preciso que se tenha a definição de qual método e quais premissas devem ser adotados para que se consiga ter os valores que devem ser esperados para momentos futuros. Assim, o trabalho em questão realizou um estudo sobre a previsão de demanda dos estacionamentos dos shopping centers presentes no estado do Rio de Janeiro de uma empresa desse setor. Os shoppings da região são sete, mas, para fins de simplificação, eles foram divididos em quatro grupos: Norte Shopping, Shopping Plaza Niterói, Shopping Tijuca e Outros. Foram estudados os modelos de previsão de amortecimento exponencial para séries temporais: simples, de Holt e de Holt-Winters. Além disso, foram comparadas as abordagens de séries hierárquicas Bottom Up e Top Down. Para realizar essas análises, foi utilizado o software FPW com os dados dos quatro grupos analisados e do total deles desde Janeiro de 2014 até Dezembro de 216. Para comparação, foram utilizados os valores das métricas MAPE (Mean Absolute Percentage Error) e BIC (Bayesian Information Criterion). Como resultado do estudo, o modelo de previsão que melhor representou as séries estudadas foi o modelo de amortecimento exponencial de Holt-Winters Multiplicativo e a abordagem de séries hierárquicas foi a Top Down.