No presente estudo, objetivou-se comparar os modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) para predição de produtividade de grãos de variedades crioulas de feijão-fava e posterior análise de adaptabilidade e estabilidade, usando a metodologia GGE biplot para recomendação da variedade com melhor desempenho. Foram conduzidos ensaios de avaliação com dez variedades crioulas de feijão-fava, nos municípios de Teresina - PI e São Domingos do Maranhão – MA, nas quais foram mensurados 11 caracteres em ambos os municípios, com exceção da produtividade de grãos no município de São Domingos do Maranhão – MA. O modelo para predição da produtividade de grãos mais adequado foi a Rede Neural Artificial, do tipo perceptrons de múltiplas camadas, em comparação à Regressão Linear Múltipla, com base nos parâmetros: coeficientes de correlação de Pearson e Spearman, raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro médio absoluto (MAE) e coeficiente de determinação (R2). Para interação G x A, realizou-se análise conjunta entre os caracteres avaliados em Teresina e São Domingos do Maranhão, que apresentaram correlação significativa com a produtividade de grãos, para obtenção do quadrado médio. Os dados de produtividade reais e preditos foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade pelo GGE biplot. Os municípios de Teresina - PI e São Domingos – MA são considerados ambientes discriminantes e representativos para seleção de genótipos adaptados. As variedades crioulas Mulatinha e Fava branca do MA se destacaram para os municípios de Teresina e São Domingos do Maranhão, e podem ser recomendadas se esse comportamento for confirmado em avaliações posteriores.