A utilização de aprendizado de máquina para análises esportivas tem se tornado um importante aliado aos clubes, técnicos e atletas de diversas modalidades. A predição de resultados, além de ser um instrumento para análise técnica, pode ser utilizada com fins estratégicos por dirigentes e até apostadores. Nesse contexto, esse estudo faz comparações entre a utilização de redes neurais e regressão linear, a partir das estatísticas relacionadas aos jogos (scouts) de temporadas do NBB (Novo Basquete Brasil), a fim de identificar qual a técnica que permite maior acurácia sobre a assertividade de resultados em comparação a embates já ocorridos. A partir de testes gerados, foi identificado que a técnica regressão linear se mostrou a mais eficiente, permitindo índice de assertividade superior a 75% sobre os dados de testes. Para validação foram geradas duas simulações a partir deste método, compreendendo jogos de uma nova temporada da liga NBB, cujos resultados chegaram a mais de 68% de assertividade.Palavras-chave: Predição, Inteligência Artificial, Basquetebol
