La toma de decisiones práctica dentro de una empresa, es un proceso que normalmente se fundamenta en la información que está generando la propia empresa. Un tomador de decisiones utiliza la información con la que se cuente en la empresa, de manera empírica e intuitiva, y en la medida de su conocimiento la relaciona con la información del entorno económico nacional en que se desenvuelve, y es así como cualquier empresario toma las decisiones que afectan el desarrollo futuro de la misma, en el mejor de los casos. Idealmente el tomador de decisiones debería contar con una mezcla de datos que reflejen la situación interna de la empresa, los factores externos, los eventos históricos que han hecho a la empresa, además de otros. Esta información debidamente procesada seria la base para apoyar adecuadamente la toma de decisiones. Por medio de metodologías y técnicas informáticas podernos acercarnos a comprender los patrones de comportamiento interno de una entidad organizacional a través de sus datos históricos, y proyectar posibles comportamientos a futuro dentro del ámbito de los datos conocidos. La presente tesis propone un modelo prospectivo de apoyo a la toma de decisiones fundamentado en la utilización de minería de datos, clustering e inteligencia artificial, que no solo aporta un resultado para la propia toma de decisiones, sino que además permita la razonabilidad del proceso que emitió este resultado, y que en consecuencia fortalezca la seguridad en la decisión que ha de tomar el responsable de la misma. Aunque perece de sentido común, es necesario mostrar la necesidad de utilizar la información de una empresa de manera inteligente, alimentando un modelo de solución adecuado, y no solo que sea información que se archive en el olvido sin tener un papel en la evolución, experiencia y sobrevivencia de una empresa y proponer un modelo que facilite (y en un futuro) automatice su aplicación.