Equilibrar a existência de stock em armazém com as necessidades das lojas é um desafio na gestão de inventários, devido ao elevado número de stock keeping units (SKU). O ideal é manter um nível de stock adequado e suficiente para corresponder à procura, pois ter stock em excesso implica custos adicionais, mas ter rutura de stock resulta na perda de vendas. Desta forma, além da gestão de inventários no retalho ser um requisito, é a temática sobre o qual este projeto se debruça, nomeadamente, no retalho de produtos cosméticos. Dada a natureza real e complexa do problema, foi fundamental observar e refletir acerca do modelo de gestão de inventários utilizado pela empresa. Durante esta fase, observou-se que o processo de abastecimento das posições de picking oferecia grandes oportunidades de melhoria, quer em termos de localização dos artigos, quantidades a repor e frequência das reposições. Nesse sentido, a melhoria deste processo surgiu como uma oportunidade para estudar e desenvolver uma solução eficaz, que obtivesse um desempenho superior ao método atualmente utilizado pela empresa. Para dar resposta ao problema, foi desenvolvido um sistema de apoio à decisão, que após recolher os dados, fez a preparação dos mesmos, de forma a aplicar o algoritmo desenvolvido. Assim, partindo das necessidades das lojas e do stock atual, o sistema de apoio criado determinou uma lista de necessidades de reposição, para posteriormente proceder à sua alocação nas posições de picking. É de salientar que a lista de necessidades de reposição elaborada segue uma ordenação pela prioridade de cada artigo, estimada pela sua relevância nas vendas e cuja presença em loja fosse indispensável. O modelo foi testado ao longo de uma semana, apresentando resultados favoráveis quando comparado com o estado atual. A comparação entre a situação real apresentada pela empresa e o algoritmo proposto, revela que o novo modelo proporciona uma redução média de 74,7% na área ocupada por novas posições, evita em média a reposição de 78,7% em posições livres e reduz em cerca de 36,7% o número de reposições efetuadas. Além disso, o tempo computacional referente ao processamento do sistema de apoio à decisão foi sempre inferior a 1 minuto. Estes resultados demonstram o potencial da solução proposta, evidenciando um desempenho superior ao método atual para o período analisado.