O Brasil é marcado por uma sucessão de epidemias ao longo de sua história, sendo a mais recente a Covid-19, que surgiu em 2019. Devido às suas propriedades altamente contagiosas, é crucial monitorar cuidadosamente sua evolução para tomar decisões apropriadas em relação às medidas de contenção da doença. Na literatura, dois tipos de gráficos têm sido sugeridos para monitorar a evolução da Covid-19: gráficos de médias móveis e gráficos de controle. Embora os gráficos de médias móveis sejam amplamente utilizados e adotados pela mídia, as análises baseadas em gráficos de controle de Shewhart são bastante eficientes para identificar rapida- mente quaisquer variações indesejadas ou anômalas em um processo e fáceis de implementar. Vários estudos propuseram a adaptação do Gráfico de Controle de Shewhart para monitorar a curva epidêmica de óbitos, entretanto, não há avaliações quanto a eficiência de seu desempenho. Nesta tese, foram realizadas duas contribuições principais: a aplicação do modelo Gompertz a dados não acumulados e a análise do desempenho dos gráficos adaptados de Shewhart. Para avaliar a eficiência dos gráficos propostos, utilizou-se a simulação Monte Carlo para obter estimativas de Average Run Lengths (ARLs) em diferentes cenários.