Existem problemas que por natureza possuem resultados incertos, nos quais as variáveis envolvidas definem a probabilidade de determinado evento acontecer. Um exemplo é o processo de diagnóstico médico, no qual os sintomas do paciente definem a probabilidade da existência de determinada enfermidade. Para este tipo de problema, redes bayesianas podem ser empregadas como uma maneira simples de representação. Com o auxílio desta rede é possível simular diferentes resultados alterando as variáveis de entrada, o que se mostra bastante útil para simuladores no ensino. Porém, os softwares para edição de redes bayesianas existentes mostram-se com uma usabilidade aquém do necessário para boa parte de seus usuários. Como redes bayesianas podem ser empregadas em diversos domínios, os usuários dos softwares para edição nem sempre possuem uma grande experiência com computação e acabam encontrando dificuldades na criação destas redes. O objetivo deste trabalho é fazer uma avaliação da usabilidade dos softwares para edição de redes bayesianas existentes e, a partir dos resultados dessa avaliação, desenvolver um novo software que supra a necessidade de seus usuários sem que eles sejam afetados por uma baixa usabilidade. Para que o desenvolvimento desse software fosse possível, também foi criada uma biblioteca de inferência em redes bayesianas que pode ser reutilizada em outros projetos. Ao final, foi realizada uma validação, utilizando testes de usabilidade com usuários, na qual os resultados indicam uma melhora na usabilidade do editor desenvolvido em relação a outros estudados neste trabalho.