A soja está entre as principais comodities agrícolas do mundo, e é o principal produto de exportação brasileiro, tendo somado no ano de 2018 a quantia de mais de quarenta bilhões de dólares exportados. O estado do Rio Grande do Sul é o terceiro maior produtor nacional, com 14% do total produzido no país. Sistemas de previsão da safra podem auxiliar as pessoas que estão envolvidas nesse mercado a se planejarem com as oscilações futuras na produção. Entre as técnicas que podem ser usadas nesta previsão, destaca-se o uso de RNAs, que vem apresentado grandes avanços ao longo dos anos, e tendo bons resultados em previsões baseadas em séries históricas, em especial com o emprego de redes do tipo LSTM. No trabalho foram desenvolvidos quatro modelos com o emprego de redes LSTM, onde foi possível demonstrar que há resultados satisfatórios na previsão dos valores da safra no próximo ano, com exceção à anos em que ocorrem oscilações climáticas fora do padrão histórico, apresentando valores similares aos modelos atualmente utilizados pela CONAB em suas previsões.