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O presente projeto de pesquisa teve como objetivos o estudo e a implementação computacional de técnicas de aprendizado de máquina aplicadas ao problema de predição de séries temporais do mercado de ações. Para tanto, foram usados dados de valores de fechamento de ações de um grupo de empresas do setor petrolífero. As técnicas utilizadas consistem nas redes neurais artificiais MLP (Multi-layer Percetron), RBF (Radial Basis Function) e SVR (Support Vector Regression). Os resultados foram comparados, levando em consideração raiz quadrada do erro médio, tempo de execução e resíduos.