El tema de investigación del cual surge el presente trabajo, es la evaluación y propuesta de metodologías alternativas de inteligencia artificial para el otorgamiento de crédito en microfinanzas. El documento se centra en el estudio de riesgo de microcrédito aplicado en la etapa de otorgamiento, para una institución financiera en Colombia, mediante el uso de metodologías de LD y AG, cuyo objetivo es contrastar éstos resultados con los obtenidos a partir de RNA presentadas en (Ariza Miller, B. Wilson, Y.Pineda, Obregón, N., & Velosa, F, 2012). Según Ariza, M., Amézquita, J., León, G., Obregón, N., & Velosa, F. (2012): se evidencia mejores resultados de predicción al combinar las dos metodologías, iniciando con LD y optimizando algunos parámetros con AG. La variable respuesta se define en términos de siniestralidad5 según tasa de morosidad y se construye un scoring que permite discriminar entre “buenos” y “malos” prospectos como sujetos de otorgamiento de un crédito. Se espera que los resultados se materialicen en políticas de precios diferenciales, menores índices de cartera castigada y mayor cobertura. (p.1) La primera parte del documento de investigación, presenta la descripción del problema, el estudio de los principales referentes teóricos y conceptuales para el tema de construcción de scoring de crédito en microfinanzas y se continúa con la descripción teórica de las metodologías utilizadas. En una segunda parte, se presenta el caso de estudio, previa descripción de la base de datos que soporta el modelo y de las diferentes variables que se tienen en cuenta en el proceso. Finalmente, una vez descritas las generalidades de la propuesta, se presenta la metodología y un análisis y conclusiones de los resultados obtenidos.