A predição de índices da bolsa de valores e/ou cotações das ações, é um grande desafio até mesmo para especialistas com anos de experiência em técnicas de investimento. Prever o futuro, e em especial o comportamento de séries temporais é considerado um grande desafio, tanto para a estatística como para a computação. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um modelo previsor, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) do tipo Multilayer Perceptron, para a predição do índice S&P 500 da bolsa de valores de Nova Iorque. O desempenho das RNAs modeladas é analisado por meio de índices estatísticos e gráficos. Os resultados demostram que é possível realizar a previsão de índices da bolsa de valores com erro e antecedência aceitáveis.