O PRESENTE TRABALHO CONSISTE EM AVALIAR A INFLUÊNCIA DO EL NIÑO E DA LA NIÑA NA PREVISÃO DA IRRADIAÇÃO GLOBAL HORIZONTAL DA CIDADE DE FORTALEZA, CEARÁ, NOS HORIZONTES TEMPORAIS DE 2 MIN, 10 MIN E 30 MIN. ESSA INFLUÊNCIA FOI INSERIDA ATRAVÉS DO THE OCEANIC NIÑO INDEX, ONI. O BANCO DE DADOS UTILIZADOS FAZIA REFERÊNCIA AOS ANOS DE 2007 A 2019, COM EXCEÇÃO DOS ANOS 2009 E 2011. FORAM UTILIZADOS MODELOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, FLORESTAS ALEATÓRIAS - RF E REDE NEURAL ARTIFICIAL PERCÉPTRON DE MÚLTIPLAS CAMADAS - ANN, E UM MÉTODO DE PERSISTÊNCIA, QUE SERVE DE PADRÃO MÍNIMO DE DESEMPENHO PARA AVALIAÇÃO DOS MÉTODOS. A COMPARAÇÃO DE DESEMPENHO DOS MODELOS FOI FEITA, PRINCIPALMENTE, PELO VALOR DO NRMSE, QUE É A RAIZ DO ERRO QUADRÁTICO MÉDIO. PARA A PREVISÃO FORAM CONSIDERADOS COMO PREDITORES: TEMPERATURA E UMIDADE DO AR, VELOCIDADE E DIREÇÃO DO VENTO, PRECIPITAÇÃO, IRRADIAÇÃO DO INSTANTE ATUAL E DE 5 INSTANTES ANTERIORES, DATA E HORA DA COLETA DO DADO E O ONI. OS RESULTADOS APONTAM QUE AS PREVISÕES REALIZADAS COM O PREDITOR ONI APRESENTARAM MENOR ERRO DO QUE AS SEM ESSA VARIÁVEL, O QUE RESSALTA A IMPORTÂNCIA DESSE PREDITOR. ALÉM DISSO, TANTO OS RESULTADOS DO RF QUANTO DO ANN APRESENTARAM ERROS INFERIORES AO MODELO DE PERSISTÊNCIA, SENDO O RF O MÉTODO DE MELHOR DESEMPENHO.