No âmbito da transferência de calor, os problemas inversos tratam da estimação de parâmetros difíceis de serem medidos de forma direta. A utilidade das técnicas inversas é tal que devido a condições severas, a medição direta de uma certa variável se torna inacessível. Geralmente isso se dá por impedimento geométrico, altas pressões ou altas temperaturas, por exemplo. Especificamente, este trabalho objetiva realizar a estimação inversa em dois problemas, sendo o primeiro a estimação de fluxo térmico e resistência térmica de contato entre duas chapas de aço SAE 1020 aquecidas e o segundo a estimação simultânea de três resistências térmicas em um sistema embarcado formado por 4 componentes e ar ambiente. No primeiro caso, usado como validação para o segundo caso, a equação do calor é resolvida usando o Método dos Volumes Finitos para a discretização da equação de difusão e as técnicas Parallel Cyclic Reduction, PCR, e Sucessive Over Relaxation, SOR, para a solução do sistema de equações lineares. Nesse primeiro caso, o setup de estimação inversa é composto pela técnica Regularização por Tempos Futuros, RTF, e o algoritmo de otimização Markov Chain Monte Carlo, MCMC. Já no segundo caso, o problema direto é resolvido usando Runge-Kutta de quarta ordem para solucionar o sistema de EDOs. Já nesse caso, o setup de estimação inversa é composto pela técnica RTF. Os resultados são calculados usando o Método de Otimização Quadrilateral, MOQ, e também o algoritmo MCMC. O uso de diferentes algoritmos de otimização é feito para exaurir a capacidade da técnica em realizar estimação multivariada. Por fim, os valores de resistência térmica encontrados foram comparados com resultados presentes em literatura. Os resultados deste trabalho consolidam um setup de estimação inversa de baixo custo e atestam a capacidade de estimação multivariada no contexto de problemas térmicos, já que os problemas de instabilidades e correlações inerentes a tais técnicas representam grandes desafios.