As galinhas caipiras possuem atributos diferenciados, como textura e coloração da carne mais acentuada, atendendo uma gama de pessoas que pagam mais por essas características. Mesmo com esses atributos, são escassos os trabalhos relacionados ao melhoramento genético dessas aves. O processo de crescimento, por exemplo, é um fenômeno complexo, e conhecer o desempenho das aves é importante para o produtor planejar o desenvolvimento da atividade. Sobre as galinhas Canela–Preta, em particular, não se tem nenhum estudo específico sobre curva de crescimento. Considerando este aspecto, objetivou-se com este trabalho descrever a curva de crescimento de galinhas Canela – Preta em diferentes sistemas de criação através de modelos não lineares. Foram utilizados dados de 400 aves, machos e fêmeas, provenientes da aquisição de pintainhos de um dia. As aves foram criadas em dois sistemas diferentes, confinamento e semi-confinamento, contendo 200 animais em cada sistema, sendo alojados sem separação por sexo. A identificação dos animais foi feita com anilhas de asa e de pé, posteriormente foi realizada a primeira pesagem individual. As aves foram criadas com fornecimento de ração e água a vontade, durante todo o período experimental. A pesagem dos animais foi realizada individualmente a cada sete dias durante seis meses. Posteriormente, os dados de peso e idade das aves foram utilizados para estimar as curvas de crescimento por meio de 13 modelos não lineares. Os critérios estatísticos utilizados para a seleção do melhor modelo para descrever a curva de crescimento foram: quadrado médio do resíduo (QMR), coeficiente de determinação (R²), percentual de convergência (%C) e desvio médio absoluto do resíduo (DMA). Foram eliminados do banco de dados todos os animais que não obtiveram no mínimo cinco mensurações de seu peso, ficando com informações de 386 animais para as análises. Em relação às estimativas dos parâmetros das curvas de crescimento o modelo Brody III foi o que apresentou maior valor de A (peso assintótico - peso à idade adulta), seguido pelos modelos de Logístico, Richard, Von Bertalanffy e Gompertz. Para o parâmetro K (taxa de maturidade) não foi observado o mesmo comportamento. Considerando os critérios estatísticos de seleção para qualidade do ajuste de modelos não lineares que convergiram, observou-se que o R2 não possibilitou discriminar os modelos, pois todos os modelos estudados apresentaram valores altos e semelhantes. Ao analisar o DMA o modelo Brody III obteve média de 69,91368, Logístico 58,97693, Gompertz 28,66007 e os modelos Von Bertalanffy e Richards obtiveram o desvio médio absoluto próximo com média de 23,96612 e 23,01933, respectivamente. Porém, quando se observa o quadrado médio do resíduo o modelo de Richards apresentou-se com melhor ajuste aos dados, quando comparado com Von Bertalanffy. Diante disso, os critérios estatísticos apontaram como mais adequado o modelo Richards.