Em alguns domínios de aplicação, o raciocínio para a solução de um determinado problema não é exato, sendo acompanhado por certo grau de incerteza, como acontece em certos diagnósticos médicos e, para tratar desta questão, entre outras técnicas surgiram os Sistemas Especialistas Probabilísticos, cuja Base de Conhecimento é representada por meio de Redes Bayesianas. Neste contexto, o objetivo desta pesquisa é aplicar um método para integração de uma Base de Conhecimento de um Sistema Especialista Probabilístico utilizando a Netica Java API. A metodologia de desenvolvimento iniciou com o estudo das classes e métodos disponibilizados pela Netica Java API, seguindo-se com a escolha de algumas Redes Bayesianas para a utilização do estudo de caso, finalizando-se com a implementação e documentação do sistema desenvolvido. Esta pesquisa resultou em novas versões do Sistema Especialista para o Apoio ao Diagnóstico de Doenças Exantemáticas Maculopapulosas com Erupção Obrigatória, Sistema Especialista Probabiístico para Prognóstico de Doenças Bucais, Biowoman – Base de Conhecimento Dinâmica para Sistemas Especialistas Probabilístico desenvolvidos anteiormente na Universidade do Extremo Sul Catarinense. Estas aplicações foram implementadas no ambiente de programação NetBeans IDE 5.5 por meio da utilização da Netica Java API. Cada interface ofereceu recursos de inferência, módulo de explicação, de ajuda, e de análise gráfica das hipótese diagnósticas. Pode-se concluir por meio desta pesquisa que os resultados obtidos foram satisfatórios, considerando-se que o método de integração baseado na Netica Java API e as applets desenvolvidas atenderam as expectativas dos especialistas do domínio de aplicação.