Os estudos das variações do nível do mar na plataforma continental e dos eventos geológicos relacionados ao transporte de sedimentos da plataforma para o talude são importantes para a compreensão das mudanças climáticas e dos processos oceanográficos, podendo ser inferidos por reconstrução paleobatimétrica pela análise de testemunhos sedimentares. Os foraminíferos bentônicos são um dos grupos de microfósseis mais utilizados como indicadores para a reconstrução desses eventos. Sua distribuição ecológica responde a interação de fatores físicos e biológicos e a sucessão das associações de espécies resulta em uma zonação coincidente com o gradiente batimétrico e o distanciamento da linha de costa. Esta pesquisa investiga o uso de um modelo preditivo baseado em regressão logística ordinal para estimar as probabilidades de ocorrência de três classes batimétricas a partir de variações na abundância relativa dos táxons bentônicos. Foram reunidas 231 amostras, localizadas entre 18° e 40°S e entre 10 e 3000 m de profundidade, e 30 táxons a partir de dados disponíveis em artigos publicados sobre a margem continental brasileira. O comportamento dos táxons em relação a profundidade foi analisado através do coeficiente de correlação de Spearman, de testes de comparação da abundância relativa por classes de profundidade e da definição dos ótimos de ocorrência e limites de tolerância à profundidade. A variável resposta foi categorizada nas classes: PIN (<50 m); PEX (entre 50 e 200 m) e TAL (>200m). Os modelos preditivos testados utilizaram a função logit para analisar as relações entre as variáveis, transformando as probabilidades das categorias ordinais em uma escala logarítmica. Na proposição do modelo com o melhor desempenho foram incorporados sete táxons: Ammonia, Elphidiinae, Quinqueloculina, Uvigerina, Alabaminella, Gavelinopsis, Cibicidoides. Com exceção de Uvigerina e Alabamminella, todos apresentaram coeficientes de regressão significativos conforme o Teste de Wald. Ammonia, Elphidiinae e Quinqueloculina apresentaram coeficientes negativos, ou seja, o aumento nos seus valores de abundância leva a diminuição na probabilidade da ocorrência estar associada a uma classe batimétrica mais profunda. O inverso foi observado para os demais táxons. Pela análise da matriz de confusão, o modelo classificou corretamente 90% dos casos da classe PIN; 84% da classe PEX e 100% na classe TAL, tendo uma precisão de 90%. Uma vez aceita a qualidade do modelo, este foi aplicado para a modelagem preditiva da batimetria ao longo da coluna sedimentar utilizando o testemunho SIS188. O modelo classificou corretamente todos os casos, sendo a classe batimétrica com profundidades superiores a 200 metros. A probabilidade de ocorrência dessa classe em todas as amostras foi entre 98 e 100%, indicando que nessa coluna sedimentar não há indícios de movimentos de massa com aporte significativo de testas alóctones provenientes da plataforma continental.