Recientemente, las empresas de telecomunicaciones han estado prestando más atención al problema de la identificación del comportamiento de abandono de clientes. En los negocios, es bien sabido para los proveedores de servicios que atraer nuevos clientes es mucho más caro que retener a los existentes. Por lo tanto, adoptar modelos precisos que puedan predecir el abandono de clientes puede ayudar de manera efectiva en las campañas de retención de clientes y en la maximización de las ganancias. En este artículo utilizaremos un conjunto de perceptrones multicapa (MLP, por sus siglas en inglés) cuyo entrenamiento se obtiene utilizando el aprendizaje de correlación negativa (NCL, por sus siglas en inglés) para predecir el abandono de clientes en una empresa de telecomunicaciones. Los resultados de los experimentos confirman que el conjunto de MLP basado en NCL puede lograr un mejor rendimiento de generalización (alta tasa de abandono) en comparación con el conjunto de MLP sin NCL (conjunto plano) y otras técnicas comunes de minería de datos utilizadas para el