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En muchos problemas de carácter financiero, la relación entre las variables implicadas es más compleja de lo que hacen suponer los modelos teóricos habituales (por otra parte, de utilidad incuestionable); o bien la información viene dada de forma poco estructurada. Numerosos autores han mostrado la utilidad que presenta en estas circunstancias los instrumentos que proporciona la Inteligencia Artificial. El objeto del presente trabajo es arrojar evidencias de la utilidad de uno de estos instrumentos, las Redes de Neuronas Artificiales, en dos problemas clásicos de clasificación y predicción financiera: la predicción de la quiebra y la estimación de los rendimientos de carteras de valores, por lo cual comparamos su capacidad predictiva con la de los métodos multivariantes utilizados habitualmente en dichos contextos.
