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Descontinuidade de empresas é um tema cada vez mais estudado no campo da contabilidade, finanças, negócios e computação devido ao considerável impacto social causado pelo fracasso corporativo de uma entidade. Bancos, investidores, auditores, gerentes, fornecedores, empregados e muitos outros têm grandes interesses na acurácia da previsão de continuidade de uma companhia. Ainda há questões pouco estudadas na modelagem de previsão de insolvência. O desequilíbrio ou desbalanceamento dos dados sobre insolvência é uma dessas questões, em ambientes econômicos típicos o número de empresas classificadas como solventes é bem maior do que o daquelas classificadas como insolventes. O objetivo deste estudo é comparar as variáveis contábeis selecionadas nas amostras das empresas do setor de material básico antes e após a crise do subprime aplicando tecnologias de aprendizagem de máquinas em problemas de previsão de insolvência utilizando técnicas de balanceamento da base de dados com (etapa de) seleção de atributos. A partir daí obter informações contábeis que levem a explicações das diferenças ocorridas na descontinuidade das empresas estudadas. Esta pesquisa é de natureza aplicada com abordagem quantitativa; quanto aos objetivos, é exploratória e explicativa. A base de dados foi originada de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras do setor econômico de material básico, listadas na BOVESPA e na SERASA entre os anos de 1994 a 2006 e 2007 a 2012. Os resultados obtidos evidenciaram a alteração de algumas variáveis selecionadas para caracterização daquelas empresas que se tornaram descontinuas. Empresas do setor de material básico, no período estudado 2007 a 2012, que se adequaram as exigências do mercado, privilegiando a liquidez em detrimento ao operacional, lograram sucesso em sua continuidade.