La predicción de quiebras es siempre un tema de actualidad. Las actividades de todas las entidades comerciales se ven afectadas directa o indirectamente por diversos factores externos e internos que pueden influir en una empresa en insolvencia y llevar a la quiebra. Es importante encontrar una herramienta adecuada para evaluar el desarrollo futuro de cualquier empresa en el mercado. El objetivo de este trabajo es crear un modelo para predecir la posible quiebra de empresas utilizando métodos de clasificación adecuados, a saber, Máquinas de Vectores de Soporte y redes neuronales artificiales, y evaluar los resultados de los métodos utilizados. Se utilizaron los datos (balances y cuentas de pérdidas y ganancias) de empresas industriales que operan en la República Checa durante los últimos 5 años de comercialización. Para la aplicación de los métodos de clasificación, se utiliza el software Statistica de TIBCO, versión 13. En total, se crearon 6 modelos que se compararon entre sí, siendo el más exitoso aplicable en la práctica el modelo determinado por la estructura neuronal 2.MLP 22-9-2. El modelo de Máquina de Vectores de Soporte muestra una precisión relativamente alta, pero no es aplicable en la estructura de clasificaciones correctas.