[pt] Esta dissertação tem como objetivo comparar procedimentos de ajuste sazonal em séries temporais. As metodologias utilizadas são a do X12-ARIMA e a metodologia TRAMO/SEATS. Utilizaram-se as séries agregadas das Contas Trimestrais Brasileiras, fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, no período compreendido entre o primeiro trimestre de 1991 e o segundo trimestre de 2000. Os aplicativos utilizados no decorrer do trabalho foram SPSS, FORECAST PRO, X12-ARIMA (versão DOS), SAS e TRAMO/SEATS (versão DOS). Também foram utilizadas séries simuladas com diferentes formulações para a tendência e sazonalidade, a fim de melhor analisar os resultados. / [en] This paper intends to perform a comparison of seasonal adjustment procedures. The compared methodologies are X12- ARIMA and TRAMO/SEATS. This current work encompasses the Brazilian Quarterly aggregated accounts which were obtained from the Brazilian Governmental Statistical Office (IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) in the period between the first quarter of 1991 and the second quarter of 2000. This data, in the process of analysis, went trough the following software: SPSS, FORECAST PRO, X12-ARIMA (DOS version) and TRAMO/SEATS (DOS version). Some simulated series (with different structures for trend and seasonality) were also used in order to provide further and more accurate comparisons of the two methodologies. / [es] Esta disertación tiene como objetivo comparar procedimientos de ajuste estacional en series de tiempo. Las metodologías utilizadas son X12-ARIMA y TRAMO/SEATS. Se utilizaron las series agregadas de las Cuentas Trimestrales Brasileras, proporcionadas por el Instituto Brasilero de Geografía y Estadística - IBGE, en el período comprendido entre el primer trimestre de 1991 y el segundo trimestre de 2000. Los aplicativos utilizados en este trabajo fueron SPS, FORECAST PRO, X12-ARIMA (versión DOS), SAS y TRAMO/SEATS (versión DOS). También fueron utilizadas series simuladas con diferentes formulaciones para la tendencia y estacionalidad, a fin de analizar mejor los resultados.