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A falência e grandes perdas financeiras de bancos demonstram a importância de um controle adequado dos seus riscos operacionais. No contexto do Advanced Measurement Approach do novo acordo da Basiléia, metodologias avançadas para mensuração dos riscos são encorajadas. Redes Bayesianas aparecem como uma solução atrativa de modelagem causal, permitindo fácil compreensão do comportamento das perdas em função dos indicadores chave de risco. Técnicas de aprendizado dos parâmetros de Redes Bayesianas a partir de dados históricos e informações subjetivas de especialistas são descritas, bem como a simulação de Monte Carlo aplicada para obter a distribuição agregada das perdas a partir das suas distribuições de freqüência e severidade (que não são supostas independentes como no modelo tradicional LDA) e conseqüentemente o Value at Risk operacional. Um estudo de caso é feito a partir de variáveis simuladas e os resultados obtidos com as redes são comprados com os obtidos do modelo LDA.