Este trabalho aborda a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na engenharia de software, destacando como diferentes técnicas podem contribuir para melhorar processos de desenvolvimento, reduzir riscos e estimar custos de forma mais precisa. O objetivo principal desta produção foi investigar e apresentar as principais metodologias de IA utilizadas na engenharia de software, com foco especial nas redes neurais, lógica fuzzy e redes bayesianas, analisando seus conceitos, aplicações práticas e resultados obtidos em estudos de caso. A metodologia empregada foi a pesquisa bibliográfica, fundamentada em obras e artigos científicos de diversos autores renomados da área, como Pfleeger, Pressman, Haykin, Barros e Cozman, entre outros. Como resultado, verificou-se que as redes neurais são eficazes na estimativa de custos e esforços de projetos de software, utilizando dados históricos para aprimorar a acurácia das previsões. A lógica fuzzy se mostrou uma ferramenta adequada para avaliar a qualidade de software, considerando fatores subjetivos e imprecisos típicos de ambientes reais. As redes bayesianas, por sua vez, se destacaram pela capacidade de modelar incertezas e estabelecer relações causais entre variáveis, proporcionando simulações úteis na tomada de decisão. Conclui-se que a incorporação dessas técnicas de IA na engenharia de software representa uma evolução significativa, promovendo ganhos em eficiência, qualidade e confiabilidade dos sistemas desenvolvidos. Além disso, observa-se a necessidade de aprofundar pesquisas e aplicações práticas, visando maximizar o potencial dessas ferramentas no contexto do desenvolvimento de software.