A região Nordeste Brasileira apresenta uma grande variabilidade espacial, sazonal e interanual na distribuição das chuvas, desde volumosos índices precipitados na região costeira como baixos volumes nas regiões interioranas, além da má distribuição espacial, existe ainda o fator de que as chuvas ocorrem em poucos meses do ano, principalmente na região semiárida, na qual o período chuvoso se resume a apenas três a quatro meses do ano, que climatologicamente se estende de fevereiro a maio. Essa variabilidade na região está associada as variações de padrões de ventos locais e Temperatura da Superfície do Mar (TSM) sobre os oceanos tropicais, que afetam o posicionamento e intensidade da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), Linhas de Instabilidade (LI), distúrbios Ondulatórios de Leste (OL) e sistemas convectivos locais. A região Nordestina, frequentemente é atingida por eventos extremos, tanto secas periódicas ou eventos ocasionais de inundações. Apresentando índices pluviométricos que variam em média de 1600 mm a menos de 500 mm anuais, no sentido do litoral ao interior. A possibilidade de previsibilidade do comportamento futuro de variáveis meteorológicas é de fundamental importância, principalmente se tratando da previsão de precipitação, variável de suma importância para o planejamento e gestão dos recursos hídricos em uma região com grande variabilidade e incertezas anuais. O objetivo do estudo foi construir um modelo numérico de previsão de precipitação, puramente estocástico, baseado na metodologia Box e Jenkins, para o Município de Assú – RN, localizado na região do Semiárido Nordestino Brasileiro. A modelagem estocástica é recomendada quando se estuda variáveis climáticas pois preservam a memória histórica da série e acoplam as principais características do comportamento da mesma. Para a escolha do modelo apropriado foram feitas análises gráficas e testes estatísticos pertinentes a metodologia adotada. A previsão deve ser verificada com dados observados na mesma localidade para um mesmo período, isso serve para avaliar a capacidade preditiva do modelo construído, além de permitir a análise dos erros referentes a previsão efetuada. Foi utilizada a série de precipitação mensal no período de 1911 a 2014. O modelo selecionado foi um Auto Regressivo Integrado de Média Móvel Sazonal (SARIMA (2,1,1)x(1,1,2)12), tendo como critério de escolha testes de significância e análise de resíduos, além dos valores do índice AIC. Foram realizadas previsões de temperatura para o ano de 2015 e comparadas com os valores reais observados de janeiro até junho de 2015, permitindo concluir que o modelo SARIMA escolhido resultou em uma alternativa viável de previsão sazonal de precipitação para a região semiárida Brasileira.