[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares. / [en] In this thesis, the Local Global Neural Networks model is proposed within the context of time series models. This formulation encompasses some already existing nonlinear models and also admits the Mixture of Experts approach. We place emphasis on the linear expert case and extensively discuss the theoretical aspects of the model: stationary conditions, existence, consistency and asymptotic normality of the parameter estimates, and model identifiability. A model building strategy is also considered and the whole procedure is illustrated with two real time-series.