Propone un método para generar modelos de clasificación de riesgo de crédito de acuerdo a la metodología de rating de crédito. La implementación de esta metodología requiere construir dos grandes bloques de análisis: (1) la construcción de un modelo de puntuaciones, y (2) la construcción de un modelo de agrupación de clases de riesgo. Para construir el modelo de rating, este trabajo propone el uso de dos técnicas de la inteligencia artificial: (1) el uso de algoritmos genéticos para determinar el modelo de puntuaciones óptimo, y (2) el uso de clustering jerárquico aglomerativo para la segmentación de los grupos de riesgo. Los resultados de la experimentación mostraron que la presente propuesta obtiene un buen indicador de poder de predicción (58.9%). Además, se comparó este modelo con el modelo de regresión logística (un conocido método de estimación estadística)...