A epilepsia é uma das doenças neurológicas mais comuns em todo o mundo. Considerando o cérebro um sistema complexo, estudos tem utilizado esta abordagem para realizar análise de conectividade funcional para indivíduos saudáveis, bem como acometidos pela patologia. A tese apresenta a aplicação das Redes Bayesianas (Dinâmicas) (DBN) para modelar os registros dos Potenciais de Campo Locais (LFP) de ratos induzidos a convulsões epilépticas, avaliando a influência da variável tempo para as análises. Os resultados mostraram que a análise DBN captou a natureza dinâmica da conectividade cerebral através da ictogênese com uma correlação significativa com a neurobiologia derivada de estudos pioneiros que empregavam técnicas de manipulação farmacológica, lesão e optogênese moderna. A avaliação dos arcos sob a abordagem proposta foi consistente com a literatura anterior, propôs novos entendimentos, como a descontinuidade entre o mioclonia de membros inferiores e a dinâmica generalizada da convulsão tônico-clônica (GTCS). Após a incorporação de atrasos entre os registros eletroencefalográficos, houve a indicação de melhor aderência do conjunto de sinais ao modelo DBN.