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O uso da tecnologia para facilitar e otimizar as tarefas do dia a dia vem alcançando desde a pessoas comuns como também as organizações. A grande quantidade de dados gerada por todas as pessoas que estão conectadas influencia diretamente na otimização do processo de tomada de decisão das organizações, não apenas na questão da venda de um produto, promoção de um serviço ou conhecimento das preferências de um público alvo especifico, mas também na possibilidade de utilizar a tecnologia a favor do monitoramento nas áreas da saúde, educação e segurança. O subcampo da Inteligência Artificial denominado Aprendizagem de Máquina é uma área de estudos que fornece ferramentas que possibilitam que uma grande quantidade de dados seja usada para selecionar semelhanças amostrais diversas dos dados colhidos. Tais ferramentas, como as Máquinas de Vetores de Suporte ativadas por um polinômio interpolador, como o de Lagrange, pode realizar previsões e nos dar números para controle no processo de tomada de decisão. Este trabalho apresenta essa visão, aplicando um algoritmo baseado em Polinômio Interpolador de Lagrange para realizar previsões sobre os dados da pandemia de COVID-19. Como resultados obtidos observou-se que as previsões de vítimas fatais ficaram próximas aos dados reais coletados, já a previsão de infectados pela doença teve uma variação maior do que os dados reais. As previsões não levam em consideração outros fatores que podem influenciar o crescimento ou decrescimento da curva, como por exemplo, a aplicação de medidas de restrição de circulação de pessoas ou a realização maior ou menor de testes. Para trabalhos futuros, pretende-se aplicar o algoritmo em diferentes previsões para analisar sua eficiência.