Em diversos casos tem-se a necessidade de previsões para variáveis repostas contínuas dependentes do tempo. Como caso particular deste trabalho, tem-se o interesse na previsão do preço de criptomoedas, que estão cada vez mais  populares, onde é visto um alto crescimento e alta variabilidade de preço. Neste sentido, tem-se como  objetivo realizar a previsão do preço de fechamento diário do bitcoin, etherium e dash utilizando a teoria de máquina de vetores de suporte, bem como  uma adaptação desta metodologia pra o caso de previsão de séries temporais, denominada SRV recorrente. Os resultados encontrados exibem um ganho substancial na previsão diária, superando métodos tradicionais.