Este trabalho tem por objetivo verificar quais funções de distribuição de probabilidade teóricas (FDP) apresentam melhores ajustes à precipitação máxima anual de diferentes durações, em 14 estações pluviográficas do Estado de Mato Grosso. Inicialmente foram construídas séries anuais de intensidade máxima de chuva com duração de 10 a 360 min, pela leitura de dados pluviográficos das estações da rede Hidrometeorológica nacional (CPRM/ANA) presentes no Estado. A partir das séries anuais foram ajustados 7 modelos de distribuição de probabilidade (Gamma, Generalizado de Valores Extremos, Generalizado de Pareto, Gumbel, LogNormal, Pearson 5 e Weibull) pelo método da máxima verossimilhança (MV). A aderência da FDP às séries de precipitação anual, assim como, o ranqueamento dos melhores ajustes, foram realizados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov a 20% de significância. As funções de distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) e Generalizada de Pareto apresentaram os melhores resultados de ajuste em todas as estações pluviográficas do estado, sendo a GEV a única que apresentou ajuste em todas as estações e durações de chuva considerando o valor de significância (α: 0.2). As distribuições Gumbel, Gamma e Pearson 5 apresentaram os piores desempenhos estatísticos, não tendo ajustes significativos (α > 0.2) em 17%, 15% e 13% dos casos, respectivamente. Conclui-se que a função de distribuição de probabilidade teórica Generalizada de Valores Extremos (GEV) apresenta melhor adesão aos dados de intensidade de precipitação máxima para aplicações hidrometeorológicas no Estado de Mato Grosso
