A FALTA DE INFORMAÇÕES E DADOS HIDROGRÁFICOS EM UMA BACIA HIDROGRÁFICA, PRINCIPALMENTE DADOS DE PRECIPITAÇÃO, PODEM CAUSAR ENORMES PREJUÍZOS NA ELABORAÇÃO DE PROJETOS E DIMENSIONAMENTO DE ESTRUTURAS HIDRÁULICA, ALÉM DE INTERFERIR NA REPRESENTAÇÃO DOS PROCESSOS HIDROLÓGICOS. UMA SOLUÇÃO É O PREENCHIMENTO DESTAS FALHAS A PARTIR DE INFORMAÇÕES DOS POSTOS ADJACENTES. O OBJETIVO DESTE ESTUDO FOI COMPARAR A TÉCNICA DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (RLM) E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (RNA) PARA O PREENCHIMENTO DE FALHAS EM SÉRIES DIÁRIAS DE PRECIPITAÇÃO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PIANCÓ, NA PARAÍBA. OS MODELOS PROPOSTOS NESTE ESTUDO FORAM DESENVOLVIDOS UTILIZANDO O SOFTWARE RSTUDIO. PARA SE AVALIAR O SEUS DESEMPENHOS, FORAM UTILIZADOS OS SEGUINTES ÍNDICES: COEFICIENTE DE EFICIÊNCIA DE NASH E SUTCLIFFE (NSE), RAIZ DO ERRO QUADRÁTICO MÉDIO (RMSE) E COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO (R). POR MEIO DOS RESULTADOS, OBSERVOU-SE QUE OS MODELOS APRESENTARAM BAIXO DESEMPENHO EM DECORRÊNCIA DOS FATORES CLIMATOLÓGICOS DA BACIA E DISPOSIÇÃO DOS POSTOS PLUVIOMÉTRICOS. DE FORMA GERAL, A REDE NEURAL APRESENTOU UMA MAIOR EFICIÊNCIA NOS PREENCHIMENTOS DAS LACUNAS DOS DADOS EM RELAÇÃO À REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA.