Devido crescimento das cidades surgiram novas demandas de trânsito. Além disso, a facilidade que se tem atualmente para a aquisição de veículos causou um aumento da sua densidade na malha urbana e, consequentemente, os números de acidentes. Aproximadamente 80% dos acidentes ocorrem em áreas urbanas, isto acontece devido à crescente urbanização, as vias se tornam saturadas com passagem de tráfego acima da sua capacidade, resultando em congestionamentos. O aumento do número de veículos vem mobilizando as companhias de engenharia de tráfego para impor restrições no tráfego com o intuito de impedir congestionamentos e outros problemas de trânsito. Devido estas restrições, a roteirização vem sendo muito utilizada e a previsão do comportamento do tráfego pode auxiliar de modo significativo a tomada de decisão que ocorre antes da roteirização, aumentando a eficácia desta. Essa previsão pode ser realizada utilizando-se técnicas de inteligência artificial como a rede neuro-fuzzy. Portanto o objetivo deste trabalho foi elaborar uma metodologia para colaborar na previsão do comportamento do tráfego veicular urbano em cidades de médio porte utilizando uma rede neuro-fuzzy, que é a combinação de uma Rede Neural com a Lógica Fuzzy. Porém, antes da elaboração de rede foi realizado um mapeamento dos acidentes ocorridos na cidade para que fosse feita uma delimitação da área de estudo. Com o intuito de validar a metodologia, foi aplicado um estudo de caso na cidade Presidente Prudente –SP. Para o mapeamento dos acidentes foi utilizado o programa ArcGis 10 e foi gerado um mapa contendo os acidentes e as zonas geradoras de tráfego. Na elaboração da rede neuro-fuzzy utilizou-se o software MATLAB. Foi gerada uma rede neuro-fuzzy ANFIS do tipo Sugeno. O modelo foi validado e mostrou resultados satisfatórios, possibilitando que outras cidades de médio porte possam utilizar esta técnica para realizar a previsão do comportamento do tráfego.