A determinação da capacidade resistente de estruturas de concreto armado pode ser realizada a partir de modelos analíticos, presentes em normas ou na literatura específica, ou por meio de modelos numéricos mais refinados. entretanto, qualquer modelo utilizado para estimar a resposta de um sistema estrutural está sujeito a hipóteses e simplificações e, portanto, a erros. em um contexto probabilístico, o erro de modelo, também denominado incerteza de modelo, pode ser representado como uma variável aleatória, cuja distribuição e parâmetros são determinados, por exemplo, a partir de comparações entre ensaios realizados em laboratório e a resistência avaliada segundo modelos teóricos ou numéricos. apesar dessa definição ser comum na literatura, informações a respeito de sua quantificação são pouco detalhadas, havendo poucas evidências quanto ao seu impacto sobre as análises de confiabilidade. desse modo, ressalta-se a importância do desenvolvimento de investigações a respeito da determinação e da influência do erro de modelo na segurança das estruturas projetadas utilizando tais modelos. nesse sentido, o presente trabalho objetiva avaliar a influência da aplicação da variável erro de modelo nas análises de confiabilidade estrutural, com foco em vigas de concreto armado e erros de modelo multiplicativos. realiza-se a avaliação das resistências ao momento fletor e ao esforço cortante de vigas por meio de modelos numéricos em elementos finitos, elaborados no programa ansys, e de modelos analíticos, indicados nos procedimentos normativos do aci 318-14 e abnt nbr 6118:2014. para a caracterização das estatísticas e probabilidades dos erros de modelo são considerados dados experimentais obtidos na literatura. as avaliações de confiabilidade estrutural são efetuadas em exemplos de vigas ensaiadas em laboratório, a partir do uso do método de monte carlo simples em conjunto com um metamodelo adaptativo, por meio de rotinas computacionais implementadas em ambiente matlab. verifica-se que a consideração da variável erro de modelo pode não ser suficiente para corrigir os modelos avaliados, de maneira que, mesmo após a correção, os modelos podem levar a diferentes níveis de segurança. isso pode estar associado à maneira como o erro de modelo é determinado e à variabilidade do mesmo frente a diferentes dados experimentais. apesar do valor esperado do erro de modelo multiplicativo ser utilizado como uma medida de conservadorismo e indicar potencial conservadorismo dos modelos analíticos aqui investigados, a comparação entre estes modelos indicou que os mesmos podem levar, em alguns casos, a situações com respostas não conservadoras.