OBJETIVO: O principal objetivo da pesquisa foi realizar as previsões da produtividade da batata, para os próximos 12 meses, utilizando modelos estatísticos. MÉTODOS: a pesquisa foi baseada nos dados disponibilizados pelo IBGE, entre 2007 e 2018. Assim, foram coletadas informações sobre área plantada, área colhida, produção e rendimento médio. Posteriormente, foram realizadas análises com o auxílio dos softwares Microsoft^® Excel, Action Stat Pro e NNQ. A estatística descritiva apontou o comportamento dos dados e norteou a aplicação da modelagem matemática. Para calcular as previsões, aplicou-se três modelos, sendo eles: de suavização exponencial simples, suavização exponencial Holt e ARIMA. Por fim, as medidas de acurácia apontaram qual o modelo de melhor ajuste na série de dados. RESULTADOS: O melhor método identificado foi o ARIMA. Porém, a não estacionaridade dos dados observados, a ausência da ordem das médias móveis e da autocorrelação dos resíduos, acarretou em valores de previsões constantes. CONCLUSÕES: Para este estudo, exceto no rendimento médio, o segundo melhor modelo de previsão é o mais indicado. Neste caso, sugere-se uma análise mais profunda sobre a comercialização e exportação, atrelando a oferta da batata.