La complejidad de la gestión de la morosidad se ha incrementado durante los últimos años, generando en algunas organizaciones públicas y privadas, grandes pérdidas económicas. Para reducir este tipo de riesgo muchas organizaciones optaron por técnicas tradicionales como las estadísticas para optimizar su toma de decisiones, pero con la evolución de la tecnología y el incremento de datos de sus usuarios están migrando a nuevas técnicas como las de aprendizaje automático que en otros contextos han mostrado buenos resultados. Por este motivo, en el presente trabajo se comparó una técnica de aprendizaje automático y una técnica clásica, con la finalidad de determinar que técnica es más eficiente en la predicción de la morosidad de cuotas sociales en el Colegio de Ingenieros del Perú Consejo departamental de Lambayeque, organización que afronta un incremento paulatino d...