Este trabalho tem como finalidade comparar quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvore de Classificação Binária, Real Attribute Learning Algorithm (REAL) e Regressão Logística, aplicadas para definir um modelo de classificação que permita avaliar o risco do cliente de uma dada instituição financeira se tornar inadimplente. Para construção desses modelos foram utilizadas variáveis cadastrais e de utilização, ou seja, são modelos baseados não somente nas características do cliente, mas também no seu perfil de comportamento quanto à utilização de conta-corrente e cheque especial. Tais modelos têm sido utilizados por empresas que concedem crédito massificado, para classificar clientes quanto ao nível de risco e conceder novos créditos ou definir limites em função desse risco. Como resultado do estudo, foi observado que as Redes Neurais Artificiais e a Regressão Logística tiveram acerto superior às demais técnicas

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