Este trabalho analisa a estimação da distribuição de probabilidades de risco neutro implícita ao preço de mercado das opções financeiras, recorrendo a duas abordagens distintas: um modelo paramétrico baseado em misturas de distribuições lognormais e um modelo semi-não paramétrico baseado em funções hipergeométricas confluentes. Ambas as metodologias procuram representar de forma flexível características empíricas das distribuições implícitas, nomeadamente a assimetria, a curtose e a forma das caudas, distinguindo-se pela sua estrutura funcional e pelas propriedades de estimação que oferecem. A aplicação empírica incide sobre opções mensais do índice S&P 500 no período de janeiro a maio de 2022, caracterizado por elevada incerteza macroeconómica e geopolítica. A avaliação do desempenho é conduzida para diferentes maturidades, segundo dois critérios: (i) a capacidade de reproduzir os preços observados das opções, medida pelo Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), e (ii) a aptidão para replicar os momentos estatísticos da distribuição. Os resultados obtidos evidenciam as vantagens e limitações relativas de cada abordagem.