Sistemas fuzzy são sistemas facilmente modeláveis, por terem regras e funções de pertinência altamente interpretáveis, ao contrário da maioria dos modelos caixa-preta existentes. no entanto, apesar de estes serem eficientes em modelar a incerteza ou vagueza linguística do ser humano, não é possível modelar a incerteza estocástica muito presente na maioria dos problemas. redes bayesianas são modelos probabilísticos capazes de modelar a incerteza estocástica e a relação entre as variáveis de um problema. em um grande número de problemas, ambos os tipos de incerteza estão presentes. esta dissertação propõe um modelo de rede probabilística fuzzy bayesiana, capaz de modelar simultaneamente a incerteza linguística e a estocástica, partindo dos conceitos de sistemas fuzzy probabilísticos e inferência bayesiana. foram realizados experimentos com conjuntos de dados de classificação benchmark amplamente utilizados para testar a acurácia destes modelos. então, seus resultados são comparados com os resultados encontrados em sistemas semelhantes na literatura.