A predição da temperatura máxima é importante para o planejamento de atividades que sejam vulneráveis à sua ocorrência. Entre essas atividades, pode-se citar a agricultura, que representa cerca de 3% da composição do PIB brasileiro e é a quarta atividade econômica mais importante na cidade de Lavras-MG. O conhecimento do comportamento dos eventos climáticos extremos, como os relacionados à temperatura máxima, é essencial para a maximização da produtividade e para a minimização dos prejuízos. Diante disso, o objetivo deste estudo foi comparar a qualidade das predições obtidas para a temperatura máxima de Lavras-MG por meio das normais climatológicas, no período de 1981 a 2010, com as predições obtidas por meio do ajuste da distribuição GEV via inferência bayesiana, considerando diferentes estruturas de distribuição a priori informativa e não informativa. Os dados de temperatura máxima de Machado-MG foram utilizados na elicitação das prioris informativas. Verificou-se que a distribuição GEV ajustada por meio da inferência bayesiana forneceu melhores predições para a temperatura máxima de Lavras-MG e, para a maioria dos meses, as prioris informativas tiveram desempenho melhor em relação às prioris não informativas. Os meses de setembro e outubro foram aqueles que apresentaram os maiores valores de temperatura máxima preditos, o que exige para esses meses maior foco em medidas de preparação, mitigação e adaptação, necessários em relação aos impactos ocasionados em culturas agrícolas susceptíveis a ocorrência de temperaturas máximas.