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A temperatura de topo de óleo é de grande importância para avaliação das condições de operação de transformadores de potência, onde sua predição correta possibilita melhor aproveitamento da capacidade nominal e prolongamento da vida útil do transformador. O presente trabalho desenvolve um modelo dinâmico para predição de temperatura de topo de óleo de um transformador através de uma Rede Neural Artificial (RNA) utilizando dados reais de monitoramento e propõe a utilização de uma arquitetura de rede Non-linear AutoRegressive with Exogenous inputs (NARX), ainda não utilizada para este propósito. Após seu desenvolvimento, foi realizado um teste da capacidade de previsão da rede com um conjunto de dados que não participou do processo de treinamento. Os resultados obtidos demonstram que a rede neural desenvolvida replica de forma satisfatória o comportamento térmico dinâmico do transformador real com níveis aceitáveis de erro.