Os métodos de previsão hierárquica aproveitam a estrutura das séries temporais, frequentemente gerando previsões mais precisas e confiáveis por meio de estratégias de reconciliação. Este estudo introduz uma estrutura hierárquica para a previsão de chegadas de voos em aeroportos brasileiros, utilizando dados fornecidos pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) de 2000 a 2019. Aplicamos e comparamos os métodos de previsão ARIMA e ETS, juntamente com diversas técnicas de reconciliação hierárquica, para melhorar a precisão das previsões em diferentes níveis de agregação. Ao comparar nossos métodos com abordagens tradicionais e de ponta, buscamos preencher uma lacuna significativa na modelagem e previsão dos fluxos turísticos no Brasil. As descobertas fornecem insights valiosos para empresas e formuladores de políticas, oferecendo uma ferramenta robusta para antecipar tendências na demanda por tráfego aéreo. Nossos resultados destacam o potencial da previsão hierárquica para capturar as dinâmicas do mercado de transporte aéreo brasileiro, auxiliando na alocação de recursos, planejamento de infraestrutura e gestão do turismo.