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A capacidade da inteligência computacional em mapear sistemas complexos tem se tornado uma ferramenta atrativa, por ser aplicável em processos relacionados ao comportamento de ativos de mercados financeiros. A utiliza‡Æo de técnicas de inteligência computacional é uma das estratégias para prever esse comportamento por usar sistemas nÆo lineares, visto que este sofre influências de vários fatores políticos e econômicos. O objetivo é apresentar a modelagem e uma análise comparativa de sistemas computacionais inteligentes no apoio à tomada de decisÆo em mercado de capitais, utilizando duas técnicas de inteligência computacional: lógica fuzzy e redes neurais artificiais (RNAs). Essas modelagens ajudam a predizer o movimento do mercado de capitais e obter informa‡äes importantes para tomada de decisÆo por parte do investidor, possibilitando maior ganho em liquidez nas negocia‡äes. Em suma, esse sistema fornece apoio a decisÆo aos investidores que desejam acompanhar suas aplica‡äes financeiras.

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Igor R. Lima tem Mestrado em Engenharia de Sistema (UFLA) e gradua‡Æo em Ciência da Computa‡Æo pela (UFLA). Heitor A. X. Costa tem Doutorado em Engenharia Elétrica (EPUSP), Mestrado em Informática (PUC-Rio) e gradua‡Æo em Informática (UFF). Sérgio M. de Souza tem Doutorado em Física (UFRJ), Mestrado em Física (UFF) e gradua‡Æo em Física (UFF).

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