O etanol é um dos principais biocombustíveis produzidos no Brasil. Em 2023, dados da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) indicaram que o volume total de etanol combustível vendido no Brasil foi de pouco mais de 28 milhões de metros cúbicos (m3), o que correspondeu a quase 22% do volume total de combustíveis líquidos vendidos no país. Dois tipos de etanol são produzidos no Brasil: i) o etanol hidratado, utilizado diretamente como combustível veicular, e ii) o etanol anidro, que é adicionado atualmente em uma proporção de 27 % na composição da gasolina comum. Apenas seis estados são responsáveis por aproximadamente 90% da produção brasileira de etanol. O desafio logístico envolvido decorre tanto da sazonalidade da produção quanto da necessidade de transportar o etanol dos pontos de produção até as redes de distribuição e revenda. Considerando os recentes avanços em Inteligência Artificial, Esse desafio levanta as seguintes questões de pesquisa: Podemos melhorar a previsão mensal da produção de etanol hidratado e anidro para os principais estados produtores brasileiros usando Modelos de Inteligência Artificial? Como os dados devem ser preparados para tal abordagem? Este estudo busca contribuir com o planejamento logístico correlato, ao empregar uma metodologia de Inteligência Artificial (IA) centrada em dados (Data-Centric AI ), para auxiliar no desenvolvimento e seleção de modelos de IA para séries temporais de produção de etanol nos principais estados produtores. Os resultados experimentais quantitativos demonstram que a metodologia proposta supera significativamente os modelos de referência em precisão de previsão para a produção de etanol nos cenários avaliados.