Resumen Este proyecto consistió en elaborar y analizar modelos de score basados en datos reales en formato texto de una entidad bancaria argentina. Se utilizó en primera instancia el análisis característico y posteriormente árboles de clasificación, ambas como metodología para la selección de variables. Estos modelos se realizaron en el software libre R, el cual es una herramienta estadística que permite conceptualizar, analizar y optimizar modelos de regresión logística. Dicho estudio se realizó con la necesidad de implementar y comparar estas metodologías lo que proporciona la confianza necesaria para hallar el mejor conjunto de variables para una futura implementación y validación de estos modelos con datos actuales del cliente. Palabras claves:elaboración y análisis,entidad bancaria argentina,estadísticasPiñero Arreaza,Emily Carolina(2019) Desarrollo de un score de crédito utilizando análisis característico y árboles de clasificación para inferir la probabilidad de incumplimiento en los clientes nuevos de una entidad bancaria.Trabajo de Grado presentado ante la Universidad Central de Venezuela para optar por el Título de Magíster Scientiarum en Ciencias,Mención Modelos Aleatorios