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O presente estudo tem como objetivo a avaliação do desempenho de técnicas de classificação aplicadas à previsão de insolvência de empresas brasileiras de capital aberto. Para esse fim, foram utilizada informações contábeis de empresas brasileiras de capital aberto, compondo uma amostra com 87 companhias, sendo 21 delas insolventes e 66 solventes, compreendendo um período de análise de 2002 a 2012. A comparação dos modelos foi feita por meio da área abaixo da curva ROC, bem como a taxa de precisão (accuracy ratio). Para a execução do objetivo geral, buscou-se, secundariamente, aplicar técnicas de classificação para a construção de modelos de classificação para empresas, e também observar quais indicadores foram os mais importantes para as análises. As técnicas utilizadas foram Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Vizinhos Mais Próximos, Árvores de Classificação e Redes Neurais Artificiais. Os resultados obtidos para as cinco técnicas empregadas mostram um bom desempenho para todos. O modelo com melhor performance foi o de Redes Neurais Artificiais, enquanto o com pior desempenho foi o Classificador dos Vizinhos mais Próximos. O indicador mais importantes foi a relação entre o Capital Circulante Líquido e o Ativo Total, considerado importante em três modelos, seguido do Endividamento Geral, e da Margem Líquida, relevantes para dois modelos apenas, ressaltando que esse tipo de análise apenas foi possível em três das cinco técnicas empregadas.