Resumo: Um dos grandes desafios para tomadores de decisão de programas de seguro agrícola é a identificação e a previsãode eventos extremos. Este fato motivou o estudo de um modelo que seja baseado apenas em dados facilmente mensuráveis e permita identificar e prever regiões afetadas por chuva excessiva, o segundo evento extremo mais avarento ao Programa de Garantia da Atividade Agropecuária (Proagro). O modelo foi obtido a partir de um algoritmo de aprendizagem de máquina, árvore de decisão, prevendo 60% dos casos de ocorrência de sinistro, com precisão de 92,3% Ver menos