En esta investigacion se desarrolla un metodo apoyado en las tecnicas de Aprendizaje automatico para evaluar y pronosticar perfiles financieros en el sector de Telecomunicaciones en Colombia. Lo anterior soportado en elementos conceptuales relacionados con el Analisis multivariado y herramientas de Aprendizaje automatico. Para lo anterior, se utilizo informacion relacionada con los rublos financieros de 75 empresas, informacion que sirvio para calcular indicadores financieros y de productividad. Seguidamente se aplico la tecnica de analisis de conglomerados que permitio identificar y clasificar las empresas en tres grupos caracteristicos del sector lograndose un nivel de homogeneidad de 0,,527 y heterogeneidad de 1,358. A partir de lo anterior se aplico el algoritmo GLMNET asociado a las tecnicas de Aprendizaje automatico, lograndose un modelo que predice de manera correcta la pertenencia a los grupos identificados con un 98% de precision. En general se valora el metodo que integra el analisis de conglomerados y el algoritmo de GLMNET para evaluar y pronosticar perfiles financieros y de productividad en el sector de telecomunicaciones en Colombia.