O Curraleiro Pé-Duro foi introduzida na região do estado do Piauí em meados do ano 1674, se apresentando como um taurino tropicalmente adaptado para ser usado pelo agronegócio. Possui uma grande habilidade em adaptar-se às condições climáticas extremas em ambiente natural proporcionando a minimização de perdas no desempenho produtivo e reprodutivo, auxiliando na resistência a doenças, consequentemente reduzindo a mortalidade e aumenta a longevidade quando expostos a condições de estresse. Nesse contexto, o objetivo geral desse trabalho, foi apresentar a metodologia de Análise de Sobrevivência como alternativa para análises em estudos genéticos relacionados a bovinos da raça Curraleiro Pé- Duro, no contexto em que a variável resposta está sendo influenciada por fatores não observáveis(latentes). Esta metodologia pode combinar registros completos de animais que não estão mais no rebanho ou que completaram seu ciclo de vida útil e dados censurados de animais ainda em reprodução. Para esse estudo, foram consideradas os registros de de bovinos no período de 2005 a 2014, cedidos pelo núcleo de conservação de bovinos da raça Curraleiro Pé-Duro (CPD) pertencentes a Embrapa Meio-Norte, em Teresina-Piauí, com campo experimental situado na fazenda Otávio Domingues, em São João do Piauí, no Semiárido piauiense. Foram avaliados 102 bovinos (58 Machos e 44 fêmeas) da raça CPD desde o nascimento até aos 550 dias. As características avaliadas, presentes no banco de dados são: Estação de nascimento, sexo, peso ao nascer, a desmama, aos 365 dias e aos 550 dias. O modelo de riscos proporcionais de Cox-Log Normal foi utilizado para verificar o efeito de fatores que possam influenciar no tempo permanência de bovinos no rebanho sendo a falha definida pela inatividade ocasionada por morte ou venda. Esse modelo considera que os tempos de vida dos animais são independentes e que o riscos de falhas são proporcionais. Para considerar a heterogeneidade não observável (como fatores genéticos ou ambientais) entre os animais e a correlação entre os grupos de animais, foi utilizado o modelo de fragilidade gaussiana inversa univariado e compartilhado. Para as análises estatísticas foi utilizado o software estatístico R.