O processo de Bernoulli independente, que nada mais é que uma sequência de variáveis aleatórias independentes com distribuição Bernoulli, já é amplamente conhecido na literatura estatística. Esta dissertação lida com uma generalização de tal processo: o processo de Bernoulli correlacionado, isto é, variáveis aleatórias Bernoulli dependentes em que a probabilidade de sucesso num determinado instante n+1 é uma função linear do número de sucessos até o instante n. Para este modelo, apresentamos a Lei Forte dos Grandes Números, o Teorema Central do Limite e a Lei do Logaritmo Iterado.

The independent Bernoulli process, which is a sequence of independent Bernoulli random variables, is already widely known in the statistical literature. This masters thesis works with a generalization of this process: the correlated Bernoulli process, that is, dependent Bernoulli random variables in which the probabilityof success at time n+1 is a linear function of the number of successes until time n. For this model, we present the Strong Law of Large Numbers, the Central Limit Theorem and Law of the Iterated Logarithm.