Conduziu-se este trabalho, com o objetivo de realizar uma predição de probabilidade de ocorrência de vinte e três espécies pioneiras no estado Minas Gerais. Essa predição será feita com uso do algoritmo de Máxima Entropia (Maxent) e o algoritmo genético (GARP). O estudo foi motivado pela demanda de informações para a escolha de espécies para programas de reflorestamento e recuperação de áreas perturbadas. Dessa forma, o trabalho foi conduzido para indicar a adequabilidade ambiental de cada região do estado de Minas Gerais para cada espécie estudada. Para cada pioneira, foi elaborado um mapa com o grau de similaridade ambiental com o local de ocorrência da mesma, assim podendo indicar espécies para serem introduzidas em todo o território mineiro com grandes chances de sucesso. Os mapas produzidos apresentaram distribuições similares ao que vem sendo descrito na literatura. Diferenças entre os métodos utilizados para a construção desses mapas foram encontradas. Em linhas gerais, o algoritmo genético apresentou resultados mais inclusivos, ou seja, uma área potencial de distribuição maior foi predita. Já, o algoritmo de máxima entropia apresentou uma área potencial menor, foi considerado um modelo mais restritivo. Isso permite dizer que o Maxent mapeou apenas áreas com alta similaridade ambiental, assim existe um menor risco de erro em casos de introdução de espécies ou em trabalhos de campo que pretendem encontrar novas populações. ; Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ecologia Aplicada, área de concentração em Ecologia e Conservação de Recursos Naturais em Ecossistemas Fragmentados e Agrossistemas, para a obtenção do título de Mestre.