Esta investigación se centró en la automatización de la comprensión e identificación semántica de hallazgos para su clasificación en auditorías internas, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Se analizaron informes de auditorías internas para extraer textos vinculados a no conformidades, fortalezas y oportunidades de mejora. Para optimizar la presentación del texto para diversos algoritmos, se examinaron métodos como bolsa de palabras (BoW), frecuencia de término-frecuencia inversa de documento (TF-IDF), así como representaciones de texto a través de vectores de palabras incrustadas como Word2Vec y FastText. Se determinó que la mejor combinación de rendimiento provino de un clasificador lineal, que utiliza datos transformados mediante palabras incrustadas y equilibra las clases con sobre-muestreo. Este modelo fundamenta sus clasificaciones en palabras que capturan adecuadamente el sentido y contexto del hallazgo analizado.