Los planteamientos mas comunes a favor de la liberalizacion del comercio y las finanzas internacionales afirman que politicas aperturistas tendran un impacto positivo en la reduccion de la corrupcion. No obstante la complejidad del estudio de estas relaciones, la mayoria de investigaciones al respecto se limitan a estudios correlacionales o deterministicos. En este estudio se aplico un modelo predictivo de clasificacion basado en redes neuronales denominado Perceptron Multicapa (MLP por sus siglas en ingles) que cumple con un conjunto de cualidades estadisticas deseables, con el fin de estimar las caracteristicas o sintomas que presenta un pais catalogado como mas o menos corrupto. De las variables utilizadas, los niveles de desarrollo humano (IDH) y los niveles de apertura economica son las caracteristicas comunes que comparten los paises con niveles semejantes de corrupcion, permitiendo clasificarlos correctamente. Encontrandose evidencia de que entre menor sea el nivel de apertura economica de un pais, mayor sera la posibilidad de ser clasificado en un nivel de mayor corrupcion.