As redes bayesianas são modelos de representação da realidade flexíveis por lidarem com incerteza e vários tipos de relações entre variáveis. Estas são compostas por uma parte gráfica, representada por grafos acíclicos direcionados, onde cada vértice representa uma variável aleatória, e uma parte probabilística, referente às distribuições associadas a cada um dos vértices. A estrutura do grafo define uma forma de fatorização da probabilidade conjunta das variáveis. Estas redes são úteis na inferência probabilística, facilitando o trabalho dos especialistas, permitindo diagnosticar, prever e realizar raciocínio intercausal. Esta dissertação é constituída por sete capítulos. No primeiro é descrita a evolução dos modelos do conhecimento humano. No segundo são apresentados conceitos e definições necessários para a construção e utilização das redes bayesianas. O terceiro apresenta os métodos de inferência nestas redes, o quarto as técnicas de aprendizagem, e o quinto a análise de conflitos. No sexto são apresentados alguns comandos do programa R úteis na aplicação dos conceitos apresentados e no sétimo são apresentadas as considerações finais.