O Planejamento de Operação é um processo elementar para a garantia do atendimento eficiente da demanda energética, com impacto sobre o comissionamento da geração, otimização do fluxo de potência, questões mercadológicas, entre outros aspectos. Dentre os estudos que compõe esse horizonte enquadra-se a Previsão de Carga de Curto Prazo, para horizontes de variação entre um dia e um mês a frente. Fortemente influenciada por questões meteorológicas, sazonalidades climáticas e cíclicas, a dinâmica da carga, a acertibilidade e a qualidade do modelo, que está vinculado ao reconhecimento desses padrões e interfere na tomada de decisão da operação. Essa dissertação apresenta, então, um sistema de Previsão de Carga de Curto Prazo, para 24 horas a frente, em apuração horária, considerando uma aplicação Multi-Regional, formada por um conjunto de duas ou mais regiões ou Macrorregiões com características distintas entre si, seja por aspectos geográficos ou socioeconômicos, ou padrões técnicos de atendimento. Para tanto, a metodologia desenvolvida considera que a previsão horária multi-regional é equivalente ao somatório das regionais. Com base nessa premissa, é possível estabelecer um sistema homogêneo que considera o maior número possível das variáveis exógenas à demanda, como os aspectos meteorológicos, porém de influência no consumo, sendo aplicado de forma individual para as macrorregiões. Se estabelece, então, um modelo em Redes Neurais Artificiais, com base em uma rede Perceptron Multicamadas e treinamento por Levenberg-Marquardt, parametrizada de acordo com as necessidades de processamento, além de adaptativa no contexto de otimização do número de neurônios da camada oculta. Em relação as entradas, uma análise qualitativa é realizada para definição das mesmas, considerando aspectos meteorológicos, em uma caracterização de valor representativo regional e correlação com a demanda, sazonalidades cíclicas, histórico de demanda e uma nova abordagem em relação a obtenção de um indicador denominado Variação Horária Histórica da Demanda, obtido de curvas típicas estratificadas por tipo de dia através de um método de clusterização do tipo Mapas Auto-Organizáveis e o reconhecimento da variação hora-a-hora. Por fim, o modelo é validado em um estudo de caso, aplicando-o a um Subsistema que compõe o Sistema Interligado Nacional, do Brasil, sendo realizada uma análise estatística quantitativa e qualitativa dos resultados de previsão de carga horária, para o próximo dia, considerando ocorrências por estação climática.