[pt] Como consequência da atuação focada na eficiência da cadeia de suprimento, as organizações aumentam sua dependência nos fornecedores de matérias primas e componentes e tornam-se mais suscetíveis ao perfil de risco dos mesmos. O papel do gerenciamento de riscos em cadeias de suprimento é de entender e tentar evitar os efeitos devastadores ou mesmo os de menores amplitudes de rupturas de suprimento. Torna-se necessário para os gestores o desenvolvimento da capacidade para avaliação de risco, principalmente o risco de rupturas. É preciso estimar os riscos aceitáveis associados às possíveis rupturas e, então, desenvolver estratégias e diretrizes para o gerenciamento de tais riscos, já que, somente com o conhecimento dos mesmos, torna-se viável o desenvolvimento de planos de mitigação ou contingenciais. Nesta dissertação discutir-se-á o tema de gerenciamento e modelagem de riscos associados a fornecedores, destacando-se a aplicação de um modelo probabilístico de redes bayesianas como um recurso útil nos assuntos relacionados ao gerenciamento e à modelagem de riscos. As rupturas de suprimento serão modeladas utilizando-se um modelo probabilístico de redes bayesianas que possuem a habilidade de representar as relações de causa e efeito em um ambiente envolvendo incertezas. Um estudo de caso com a aplicação da metodologia na indústria de Refino também é apresentada. / [en] As a consequence of the supply chain management pursuit for efficiency, the organizations become more dependent on the suppliers of raw materials and more sensitive to their risk profiles. The Supply chain risk management (SCRM) objective is to understand and reduce the likelihood of disruptions. SCRM puts its effort in sharpen the notions of risk and reliability and tries to quantify them. The methodology used in this study can be used by managers to formulate supply chain risk management strategies and tactics that mitigate overall supply chain risks correlated with the most critical suppliers. This research is concerned with developing a Bayesian Network approach to model and to analyze supply chain disruptions associated with suppliers. The Bayesian Networks is a method of modeling the cause and effect of events and has proven to be a powerful tool under conditions of uncertainty. A case study is used to illustrate the application proposed to make the supply chain more reliable.