As inundações rápidas figuram entre os desastres naturais mais recorrentes e letais em escala global, devido à sua elevada frequência, severidade e curto tempo de resposta após a ocorrência de precipitações intensas. A modelagem e a previsão desses eventos continuam sendo um desafio, particularmente em bacias hidrográficas montanhosas com dados observacionais limitados, exigindo ferramentas de modelagem capazes de representar adequadamente os processos hidrológicos. Neste estudo, investigam-se estimativas de precipitação por radar meteorológico como fonte de dados para modelagem e previsão de inundações repentinas, com o objetivo de avaliar seu potencial na melhoria da representação hidrológica e no suporte a ações de resposta. Foram analisados quatro eventos na bacia hidrográfica do rio Mundaú, que abrange os estados de Alagoas e Pernambuco, com área de drenagem de 4.146 km2². A modelagem foi realizada utilizando dois modelos com diferentes estruturas conceituais: o Campus Agreste Watershed Model (CAWM-V), com configuração concentrada, e o Hydrologic Modeling System (HEC-HMS), com configuração semi distribuída. Simulações adicionais foram conduzidas com dados de pluviômetros automáticos, permitindo comparação entre diferentes fontes de entrada de precipitação. A calibração e validação dos modelos foram realizadas com base em vazões simuladas e observadas, utilizando métricas como Eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE), Coeficiente de Determinação (R2), Viés Percentual (PBIAS) e Razão do Erro Quadrático Médio (RSR). Os resultados indicam que ambos os modelos apresentaram desempenho satisfatório, evidenciando seu potencial como ferramentas de apoio à previsão de inundações. Adicionalmente, o uso de estimativas pluviométricas por radar demonstrou contribuir para a mitigação de impactos, ao subsidiar a emissão de alertas e medidas preventivas.