Rastreamento de alvos ée a capacidade de estimar a posição de um ou mais alvos em tempos específicos, utilizando as medidas feitas por um ou mais sensores. As medidas geralmente não correspondem às posições reais do alvo, já que as mesmas são afetadas por ruído e erro sistemático (bias), ou podem fornecer informações incorretas devido à falha do respectivo sensor. As metodologias de rastreamento de alvos conhecidas são probabilísticas, no sentido de que elas têm a intenção de fornecer o valor esperado da estimativa, considerado premissas sobre o movimento do alvo e o conjunto de medidas disponível. Em algumas aplicações, no entanto, as informações sobre outros valores possíveis (ou prováveis) ée potencialmente mais útil ou pode ser usada para complementar a informação do valor esperado. Este ée particularmente o caso de aplicações de predição, onde posições futuras do alvo (ou mais especificamente, posições após a última medida) precisam ser rastreadas. A proposta deste trabalho ée prover uma abordagem possibilística em rastreamento de alvos, através do uso de dados fuzzy. Ao invés de fornecer apenas o valor esperado da estimativa, o método proposto ée capaz de prover informações sobre os valores possíveis, classificados segundo um critério de relevância. Esta informação pode ser valiosa já que a informação sobre valor esperado pode diferir consideravelmente da trajetória real sendo executada (ou que será executada) pelo alvo.