RESUMEN.Este documento describe la metodología desarrollada por Vapnik (1995), denominada máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) y realiza dos aplicaciones al caso de clasificación de agentes para el otorgamiento de créditos a partir de sus características.El primer caso de estudio clasifica individuos de un banco alemán.En el segundo caso se pronostica el incumplimiento del pago de créditos comerciales otorgados a empresas colombianas utilizando las características iniciales del crédito.SVM se compara con dos metodologías utilizadas en el análisis de este tipo de problemas, regresión logística y análisis lineal discriminante.Los resultados arrojan un mejor desempeño en la predicción por parte de SVM respecto a las otras dos metodologías.