Uma das tarefas mais básicas em Biologia Computacional é fazer a comparação de seqÜências de espécies que estejam em estudo. Uma das maneiras de fazer a comparação é pela construção de um alinhamento das seqüências de interesse. Alinhamentos de seüências biológicas são ferramentas que, além de serem usadas para análise de regiões conservadas e de regiões que sofreram mutações em seqüências homólogas, também servem como ponto de partida para outras aplicações em Biologia Computacional, como o estudo de estruturas secundárias de proteínas e a construção de árvores filogenéticas. Na dissertação procuramos abranger os resultados teóricos conhecidos mais importantes sobre alinhamentos de seqüências. Nela apresentamos, inicialmente, uma introdução ao conceito de alinhamentos de seqüências e aos algoritmos básicos para a busca de alinhamentos ótimos. Mostramos também que, em geral, o problema de encontrar um alinhamento ótimo de várias seqüências é NP-difícil e, além disso, exibimos dois algoritmos de aproximação para o problema. Finalmente, damos uma descrição de modelos estatísticos chamados Modelos de Markov de Estados Ocultos (em inglês, Hidden Markov Models), que possuem amplas aplicações e que podem ser usados para a construção de alinhamentos de várias seqüências. Nosso objetivo com a dissertação é fazer uma discussão em língua portuguesa que seja detalhada, unificada, clara e bastante acessível de aspectos computacionais do problema de busca de alinhamentos que figuram apenas em artigos científicos e que são freqüentemente omitidos em livros-texto

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