[pt] Os sistemas de agendamento de consultas tradicionalmente realizam as marcações dos pacientes em intervalos fixos de tempo, sem levar em consideração diversos fatores de complexidade do sistema de saúde. Isso pode causar mão de obra ociosa em alguns períodos do dia e longas filas de espera de pacientes em outros momentos. Nesse contexto, esta dissertação tem como intuito propor uma nova política de agendamento para uma clínica especializada em cirurgia bariátrica do Rio de Janeiro, considerando os fatores desse sistema: tempos de serviços estocásticos, impontualidade do paciente, atrasos e interrupções do serviço, e presenças de no-shows. Esta dissertação analisou diversos cenários com overbooking (marcação de pacientes adicionais), e testou as principais políticas por meio de simulação, propondo a mais adequada para a clínica. As 18 políticas de agendamento aplicadas foram encontradas através de uma extensa revisão sistemática da literatura. Com a utilização da política de agendamento OFFSET, foi possível aumentar o número de atendimentos em 30 por cento para o agendamento do principal provedor da clínica, mantendo o nível de serviço prestado. Além disto, foi proposta uma nova política de agendamento, denominada DOME CYCLE, que teve resultados superiores às demais políticas da literatura na média dos cenários realizados. / [en] Appointment-scheduling systems traditionally schedule patient appointments at fixed intervals, without taking into account several complexity factors of health-care system. This schedule can make the server idle at certain times of the day and can produce long queues of patients at other times. In this context, the objective of this study is to propose a new scheduling policy for a clinic specialized in bariatric surgery in Rio de Janeiro, considering the following factors of this system: stochastic service times, patient unpunctuality, delays and interruptions of the provider and presences of no-shows. This study analyzed several scenarios with overbooking, and tested the main policies with a simulation model, proposing the most appropriate for the clinic. The 18 scheduling policies applied were found through an extensive systematic review of the literature. With the use of the OFFSET scheduling policy, it was possible to increase the number of appointments by 30 percent to the scheduling of the main clinic provider, maintaining the level of service provided. In addition, a new scheduling policy, called DOME CYCLE, was proposed, which has outperformed the other policies in the average of the tests performed.