Resumo: Eventos extremos de precipitação representam um desafio significativo para regiões vulneráveis, como o estado do Maranhão, marcado por forte sazonalidade e alta variabilidade climática. O índice Rnnmm, que contabiliza o número de dias em que a precipitação diária ultrapassa um determinado limiar (como o R20mm), é amplamente utilizado para caracterizar esses extremos. Contudo, sua modelagem estatística enfrenta limitações, especialmente diante da influência irregular de fenômenos de grande escala, como El Niño e La Niña, e da tendência de ocorrência em sequência dos eventos extremos. Neste trabalho, propomos um modelo espaço-temporal baseado em processos de Hawkes, combinando uma intensidade de base Weibull para capturar a sazonalidade e efeitos de longo prazo, com um núcleo de excitação exponencial para representar o agrupamento de dias extremos. A dependência espacial é introduzida por meio de Processos Gaussianos aplicados aos parâmetros, e a estimação é realizada em um arcabouço Bayesiano via MCMC, permitindo interpolação em locais sem observações. A aplicação ao índice R20mm no Maranhão (2013–2022) demonstra que o modelo proposto fornece uma representação mais realista da dinâmica espaço-temporal de eventos extremos, contribuindo para uma compreensão mais refinada de padrões regionais de precipitação e oferecendo subsídios para estratégias de mitigação e adaptação às mudanças climáticas.