La educacion universitaria en nuestro pais, dada la necesidad que tienen las universidades de caracter privado de competir por la vinculacion de nuevos estudiantes, retener a los que ya estan y evitar las deserciones, convierten cada vez mas este servicio, en un producto comercial por el cual competir, y por lo tanto permanecer o no en el mercado. Por la razon anterior, el objetivo principal del presente articulo, es mostrar las bondades de la aplicacion de la mineria de datos en el proceso de adquisicion y retencion de estudiantes en una universidad privada, relacionando las tecnicas de modelamiento predictivo y modelamiento descriptivo, analisis de retencion y sus algoritmos respectivos, cuando se formulan preguntas como ?Como lograr un mayor numero de estudiantes matriculados? ?Cuantos estudiantes que ingresan continuaran despues del Primer semestre? ?Cuantos continuaran despues del segundo semestre? ?Cual es el perfil de estudiante que probablemente continuara? ?Cual el perfil del estudiante que mas probablemente desertara? Se hace enfasis en la desercion universitaria debido a que es un problema critico que se presenta actualmente en la mayoria de las universidades no solamente de Colombia, sino de la mayoria de paises latinoamericanos Se describen las etapas de la metodologia propuesta por Michael Berry y Gordon Linoff y las cuatro fases en las cuales se agrupan: filtrado de datos; Seleccion de variables; extraccion del conocimiento e interpretacion y evaluacion. Ademas se proporcionan algunas guias que permitiran a una entidad universitaria privada tomar las acciones necesarias tendientes a mejorar la adquisicion de sus estudiantes y retener a los que ya estan matriculados.