IntroduçãoA análise de séries temporais fisiológicas pode serútil para compreensão e diagnóstico de patologias. Especificamente com relação a sinais respiratórios, recentes trabalhos na literatira apresentam técnicas de monitoramento ou de diagnóstico automático de apnéia empregando diversos princípios, como análise espectral do sinal de VFC [1,2,3,4,5,6,7,8], dentre outros [9,10,11]. No presente trabalho, um exemplo de estudo de caso envolvendo sinais respiratórios de um paciente que sofre de apnéia do sono será considerado. Tais dados foram empregados em uma competição de predição de séries temporais promovida pelo Instituto Santa Fé [12].A apnéia do sonoé uma síndrome associada a distúrbios respiratórios ocorridos durante o sono [13,14]. A principal característica desta patologiaé a presença de paradas respiratórias, cuja conseqüência principalé a queda da saturação de oxigênio no sangue. A apnéia do sono tem sido foco de muitos estudos nosúltimos anos e, embora pareça ser um problema simples, possui causas ainda não muito claras e de difícil tratamento. O uso de modelos [15] e técnicas avançadas de processamento de sinais podem auxiliar no melhor entendimento do problema bem como ajudar na identificação do padrão respiratório do paciente, conforme evidenciam recentes trabalhos [16,17,18,19].O principal objetivo do presente trabalhoé apresentar uma modelagem de séries temporais, que empregou o neo fuzzy neuron (NFN) [20,21] como representação matemática; e apontar caminhos de comoé possível extrair informação relevante a partir desta técnica. Aênfase do artigo, portanto, está no procedimento de modelagem e no emprego do NFN para tal. Nãoé a intenção do trabalho apresentar resultados conclusivos sobre o problema fi-90