[pt] A energia eólica é hoje uma das mais promissoras fontes de energia do mundo por ser limpa e abundante. O estudo de fenômenos que estão relacionados com alterações na circulação atmosférica, como o El Niño, são de extrema importância pela possibilidade de afetarem a geração eólica. A fim de explorar o possível efeito de tais fenômenos nos ventos da região Nordeste do Brasil, a qual possui a maior capacidade eólica instalada, é realizada uma análise estatística para a quantificação desse efeito através dos modelos Generalized Autoregressive Score (GAS). Estes permitem a modelagem de séries temporais para diferentes distribuições de probabilidade. Nesse estudo, o GAS é aplicado às séries de velocidade do vento a partir das distribuições Weibull, Gama e Beta. Os resultados mostram que a distribuição Beta produz o melhor ajuste quando se considera o efeito do El Niño através da Temperatura da Superfície do Mar (TSM), na velocidade do vento de uma usina eólica no Nordeste do Brasil. Em particular estes mostram que, o maior impacto do El Niño ocorre nos meses de abril e maio, onde para um aumento de 1 grau Celcius da TSM é observada uma variação de aproximadamente 1.3 por cento na velocidade do vento. / [en] Wind energy is now one of the most promising energy sources of the world being both clean and abundant. The study of phenomena that are related to changes in atmospheric circulation, such as El NiÑo, are extremely important for its ability to affect wind generation. In order to explore the possible effect of such phenomena in the winds of the Northeast region of Brazil which has the largest installed wind capacity, a statistical analysis is performed to quantify this effect through the Generalized Autoregressive Score (GAS) models. These allows the modeling of time series for different probability distributions. In this study, GAS models are applied to the wind speed series using Weibull, Gamma and Beta distributions. The results shows that the Beta distribution produces the best fit when considering the effect of El Niño through Sea Surface Temperature (SST) in the wind speed of an wind farm in the Northeast of Brazil. In particular these show that the greatest impact of the El Niño occurs in the months of April and May, where for an increase of 1 degrees Celcius of SST is observed a variation of approximately 1.3 per cent in wind speed.