Este trabalho, desenvolvido como pesquisa aplicada com características de pesquisa ação a partir de um problema real da Ternium, constrói uma ferramenta de previsão mensal de preços para sete ligas metálicas utilizadas na produção do aço: Alumínio, Cromo, Manganês, Molibdênio, Níquel, Titânio e Vanádio. A volatilidade desses insumos impõe desafios ao planejamento de custos, à gestão de estoques e às estratégias de compra da empresa. A base de dados compreende séries históricas fornecidas pela Ternium, consolidadas em frequência mensal e integradas às variáveis exógenas Câmbio USD/BRL e preço do minério de ferro IO62. O pipeline realiza tratamento e padronização dos dados, análise exploratória, decomposição STL, análise de ACF/PACF, correlação com variáveis exógenas e modelagem preditiva. Foram comparados quatro modelos, a saber: Naive, ETS (suavização exponencial), SARIMA e SARIMAX, em três janelas de treino: Série Completa, Pós-Vale e Janela Exógenas, reservando-se os seis meses finais de cada série como período de teste. Os resultados indicam comportamento heterogêneo entre as ligas. Na comparação específica entre SARIMA na Série Completa e SARIMAX na janela Pós-Vale, Cromo e Alumínio se beneficiam do encurtamento da janela, enquanto Manganês, Titânio, Vanádio, Níquel e Molibdênio apresentam melhor desempenho com janelas mais longas. Considerando o melhor modelo geral entre todas as combinações, o baseline Naive apresenta o menor sMAPE em Cromo e Alumínio; o ETS destaca-se em Titânio, Vanádio e Níquel; e o SARIMA obtém o menor erro em Manganês e Molibdênio. O SARIMAX, embora testado em todas as ligas, não foi o melhor modelo geral em nenhuma delas, indicando que Câmbio e IO62 não adicionaram ganho preditivo consistente no horizonte de seis meses. Como entrega aplicada, o pipeline é consolidado em um dashboard de visualização dos resultados. Conclui-se que não existe modelo único vencedor para todas as ligas, sendo a personalização da combinação de modelo e janela de treino por série a principal contribuição metodológica do trabalho.