Realizar previsões é uma atividade que permite a todos os setores industriais ou de serviços dimensionar suas necessidades para atender bem aos clientes. Para tanto, osgestores estão sempre em busca da previsão maisacurada. Sendo assim, este artigo apresenta por meiodo estudo da série percentual da quantidade de procedimentos ambulatoriais não aprovados para pagamento pelo Sistema Único de Saúde (SUS) em relação ao total apresenta doa este sistema,uma investigação para comparar o desempenho de previsões desta demanda. Os métodos utilizados foram: modelo de suavização exponencial e redes neurais artificiais, métodos de combinação de previsões pela média e por regressão. Foi possível observar que o método de combinação por regressão apresenta uma pequena superioridade em relação às demais técnicas.Perform forecasts is an activity that allows the industrial sector or services scale their needs to better attend the customers. For that, forecasters are always searching for more accurate predictions. Thus this paper presents a study through the data series of the percentage of the amount of outpatient procedures payment not approved by the Unified Health System (SUS) in relation to the total reported to that system, a research to compare the forecast techniques performance of this demand. The methods used in this study were: model of exponential smoothing and artificial neural networks, average forecast combination and regressionforecast combination. It was possible to observe that the regression combination method showed mild superiority over the other techniques.