Nos modelos de regressão aleatória é possível decompor a trajetória da curva de crescimento por meio das mudanças nas covariâncias dos efeitos aleatórios. O tipo e a ordem de ajuste dos polinômios utilizados para modelagem do crescimento podem influenciar os resultados das avaliações genéticas, portanto, é necessário avaliar diferentes modelos para se auferir o mais harmônico. Nesse contexto, o uso de polinômios segmentados do tipo B (Funções B-spline) tem sido proposto como alternativa aos polinômios de Legendre, no ajuste das funções de covariância. Atualmente, alguns autores concluíram que o uso de polinômios B-splines nos modelos de regressão aleatória apresentou vantagens em relação aos demais, porém, ainda não está claro alguns aspectos quanto à quantidade, ordem e posição dos nós para modelagem da curva. O presente projeto de pesquisa tem objetivo de avaliar diferentes tipos de polinômios utilizados em funções de covariância por meio de modelos de regressão aleatória com a finalidade de predizer o potencial genético dos animais em estudo.