[pt] Esta dissertação tem como objetivo principal a proposição de modelos para previsão, em um curto prazo, do número de processos que são ajuizados em desfavor de uma empresa do setor elétrico. A metodologia utilizada consiste em, a partir de uma análise exploratória dos dados, construir modelos usando uma estratégia bottom-up, ou seja, parte-se de um modelo simples e processa-se seu refinamento até encontrar um modelo apropriado que mais se adeque à realidade. Partiu-se então de um modelo auto projetivo indo até uma formulação de um modelo de regressão dinâmica. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência de se utilizar modelos de regressão dinâmica para este tipo de previsão tendo em vista a presença de correlação serial dos resíduos, comumente presentes nas séries econômicas. Propõe-se, ao final, uma ferramenta para, a partir dos valores estimados, analisar a viabilidade econômica de estimular ou desestimular as medidas responsáveis pela geração de processos contra a empresa. / [en] The aim of this dissertation is to develop short term models to forecast the number of judicial process in electric sector companies. From the methodology point of view, data is analyzed and models using bottom-up strategy is developed. In other words, a simple model is improved step by step until a proper model that fits well the reality is found. From a univariate model it ends up in a dynamic regression model. The models obtained in this study are compared according to some criterion, mainly forecast accuracy. In the end the conclusion is about the efficiency of dynamic regression models for this kind of forecast, which one presents data with serial correlation of residues, commonly present in economic series. In the end, from the estimated values, it´s proposed a mechanism to analyze the economic viability, to encourage or not, actions which are responsible for instigating judicial processes against the company.