Os algoritmos de previsão de chamadas em centrais de atendimento conseguem apresentar resultados aceitáveis diante de uma série de dados longa e bem comportado. uma série de dados com essas características raramente é encontrada, o que restringe o uso dos algoritmos de previsão. além disso, a falta de unidade das séries implica na presença de fenômenos que perturbam os dados. esses fenômenos fazem com que o uso de métodos empíricos se multipliquem dentre os membros das equipe de planejamento. o trabalho propõe um método de previsão de chamadas recebidas utilizando redes bayesianas para o tratamento desses fenômenos que perturbam de sobremaneira os dados. com a proposta, é possível incorporar o conhecimento acerca desses fenômenos em um modelo de previsão computacionamente eficiente.