[pt] O transporte marítimo de petróleo e derivados é componente fundamental da cadeia de suprimento da indústria do petróleo, integrando fornecedores e clientes localizados em regiões geográficas distintas. Neste contexto, os valores de fretes praticados possuem grande impacto no comércio internacional destes bens. O objetivo deste trabalho é verificar o desempenho de modelos de Regressão Dinâmica em previsões de frete marítimo de curto prazo do mercado spot de uma rota de exportação de petróleo do oeste da África para a China, comparar a capacidade preditiva do modelo com métodos tradicionais, vastamente discutidos na literatura, como Amortecimento Exponencial e modelos ARIMA e projetar cenários para avaliar como as variáveis explicativas presentes no modelo de Regressão Dinâmica proposto neste estudo afetam o frete marítimo. O produto desenvolvido nesta dissertação mostrou a viabilidade de os modelos univariados e causais serem utilizados como ferramenta de previsão da taxa frete de navios petroleiros. Como forma de validação, os resultados foram comparados aos obtidos com a metodologia vigente em uma grande empresa de petróleo do Brasil. O protótipo de sistema de previsão proposto, via Regressão Dinâmica, apresentou resultados satisfatórios e desempenho superior ao obtido através da metodologia da empresa de petróleo. / [en] Crude oil and oil products seaborne transportation is a key component of the petroleum industry supply chain, integrating suppliers and customers located in different geographic regions. In this context, the freight rates practiced have a great impact on the international trade of these goods. This work aims to verify the performance of Dynamic Regression models in short-term maritime freight forecasts of the spot market of an oil export route from West Africa to China, to compare the predictive capacity of the model with traditional methods, widely discussed in the literature, such as Exponential Smoothing and ARIMA models and to design scenarios to evaluate how the explanatory variables present in the Dynamic Regression model proposed in this study affect freight rate. The product developed in this dissertation showed the viability of the univariate and causal models being used as a forecasting tool for the oil tankers freight rate. As a form of validation, the results were compared to those obtained with the methodology of a large Brazilian oil company. The proposed prediction system prototype, through Dynamic Regression model, presented satisfactory results and performance superior to that obtained through the methodology of the oil company.