Este trabalho estuda a relação da carga com a temperatura ambiente para a ilha de santa catarina e a influência da temperatura na precisão da previsão de carga elétrica de curto prazo em diferentes faixas de temperatura. a partir dos dados históricos de carga e temperatura foi construída uma aproximação polinomial de grau 3 da relação carga versus temperatura. a curva resultante mostra a influência da temperatura sobre o comportamento da carga e o relacionamento não linear entre estas variáveis. foi demonstrado, para a região estudada, que existe uma faixa central de temperatura com pouca influência no consumo, enquanto que acima ou abaixo desta faixa, existem, respectivamente, relações significativas direta e inversa com o comportamento da carga. ainda, que a precisão da previsão da carga horária por uma rede neural é afetada pela faixa de temperatura considerada. com base neste conhecimento é proposto um método de correção para a rede neural que minimiza o erro de previsão gerado pelas faixas de temperatura que mais afetam a previsão de carga. uma previsão de carga eficiente resulta em ganhos financeiros para as distribuidoras, um serviço de melhor qualidade para os consumidores e um melhor dimensionamento do recurso natural contribuindo com boas práticas ambientais.