Neste trabalho, apresentaremos as descrições detalhadas de um software preditivo fuzzy, baseado em regras descritas por um especialista, portanto, a partir do conhecimento humano. Usaremos a lógica fuzzy para predição de números de casos de leishmaniose visceral no município de Teresina, o controle preditivo é usado como técnica avançada para calcular um sinal de controle aplicado a um determinado processo tendo como princípio preditivo um comportamento futuro, ao longo do tempo, dessa forma conseguiremos uma modelagem fuzzy de identificação de um modelo capaz de adquirir conhecimento do processo, além de evoluir essa estrutura e atualizar seus parâmetros. Sabemos que a endemia em questão evidencia muitos problemas não só de saúde, como também sociais e econômicos, a ferramenta preditiva usando a lógica fuzzy, fomentar gestores no auxílio à tomada de decisão, considerando que ao entender como se propaga a doença, por exemplo, um gestor poderá embasar melhor suas decisões de modo a reduzir impacto social e econômico, independentemente de setor, seja na saúde pública ou privada. O modelo preditivo de número de casos da doença por meio de um sistema p-fuzzy, que significa puramente fuzzy, contará com equações diferencias ordinárias (EDO) utilizadas em modelos epidemiológicos clássicos, e, para a solução deste modelo, contamos com um código de programação em linguagem Python. Os resultados estimados na defuzificação deverão mostram que temos uma grande possibilidade para a utilização deste modelo como ferramenta no apoio à tomada de decisão.