[pt] A pandemia de COVID-19 causada pelo novo coronavírus (Sars-CoV-2) tornou-se um grande desafio à saúde pública. A rápida disseminação da doença em diferentes partes do mundo desafia os governos a controlar a transmissão do vírus e minimizar a insuficiência de recursos, além do seu impacto econômico. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para localizar hospitais de campanha e alocar leitos públicos de unidades de terapia intensiva (UTI) e de enfermaria, e ventiladores mecânicos para oferecer o tratamento adequado aos pacientes. Para isso, inicialmente foi realizada a previsão dos novos casos de COVID-19 com base no modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para o mês de maio. Em seguida, foi proposto um modelo de cobertura de conjuntos, cujo objetivo é atender toda a demanda, minimizando a distância percorrida pelo paciente e os custos envolvidos. Os dados de internação, notificação de casos confirmados, leitos e ventiladores mecânicos foram coletados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) e da Secretaria de Saúde do Estado do Rio de Janeiro (SESRJ). Quatro diferentes cenários são sugeridos aos tomadores de decisão, buscando minimizar a distância percorrida pelo paciente e o custo de instalação dos hospitais. Os resultados mostram que o planejamento inicial do governo do Estado do Rio de Janeiro, além de ser muito caro e não ter sido finalizado, anteciparia mais leitos do que o necessário. A implementação da solução proposta pode fornecer tratamento e estrutura ideais para a população em face de desafios semelhantes relacionados a emergências temporárias. / [en] The COVID-19 pandemic caused by a novel coronavirus (Sars-CoV-2) has become a major public health challenge. The rapid spread of the disease in different parts of the world has challenged the governments to control the virus transmission and minimize the insufficient supply of resources, besides its economic impact. We aimed to localize field hospitals as well as allocate public intensive care beds, ward beds, and mechanical ventilators to provide the appropriate treatment to patients. For this, firstly we estimated the number of confirmed cases based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) for May 2020; then a set covering model was implemented aiming to attend the whole demand while minimizing the distance traveled by the patient and the costs involved. Data on hospitalization, notification of confirmed cases, beds, and mechanical ventilators was collected from DATASUS and the Rio de Janeiro State Health Department (SES-RJ). Four different scenarios were suggested to decision-makers, seeking to minimize the distance traveled by the patient and the cost of installing hospitals. According to our results, the initial planning of the government of Rio de Janeiro State was over-dimensioned and anticipated more beds than necessary. Our solution could provide the optimal treatment and structure to the population in the face of similar challenges regarding temporary emergencies.