In recent years, in Mexico and in the world, surveys on victimization and perception of violence (ENVIPE, 2016) have become very important. This information is collected through a national sample collected by the Instituto Nacional de Geografía Estadística e Informática (INEGI, 2017), with the purpose of providing governments, and the authorities responsible for functions related to security and justice, information relevant on different aspects of this phenomenon, with the objective that decision making is made based on objective information. Unfortunately, most of these studies remain at the descriptive level and leave aside the multiple relationships that can occur between variables or sets of variables, whose understanding would give greater clarity about the phenomenon, by identifying factors, similarities or dissimilarities, dependency relationships or association, adjust models and make forecasts for intervention purposes. In order to identify some of these multiple relationships, a set of supervised methods of data mining, such as classification trees, regression trees and rule-based methods, are applied to the ENVIPE 2016 database (INEGI, 2016); in addition to some unsupervised methods suchas Clustering. The procedures are executed in the software called WEKA, the models are adjusted using a training set, statistically significant attributes are identified and the models are adjusted. The selection of the models is done based on the criteria of goodness defined for them and later predictions are made in the cases in which it applies. The variables associated with victimization and perceptions of violence are identified, according to the association criterion, and predictions are made, in the probabilistic sense, about these phenomena.En los últimos años, en México y en el mundo, ha cobrado gran relevancia la realización de encuestas sobre victimización y percepción de la violencia (ENVIPE, 2016): En México, Esta información se recopila a través de una muestra nacionalrecogida por del Instituto Nacional de Geografía, Estadística e informática (INEGI, 2017), con la finalidad de proporcionar a los gobiernos, y a las autoridades responsables de las funciones vinculadas con la seguridad y la justicia, informaciónrelevante sobre distintos aspectos de este fenómeno, y con el objetivo que la toma de decisiones se haga sobre la base de información objetiva. Lamentablemente la mayoría de estos estudios se queda en el nivel descriptivo y dejan de lado lasmúltiples relaciones que pueden presentarse entre variables o conjuntos de variables, cuya comprensión daría mayor claridad sobre el fenómeno, al identificar factores, similitudes o disimilitudes, relaciones de dependencia o asociación, ajustar modelosy hacer pronósticos con fines de intervención. Con la finalidad de identificar algunas de estas múltiples relaciones se aplican a la base de datos ENVIPE 2016 (INEGI, 2016), un conjunto de métodos supervisados de minería de datos, tales como Árbolesde clasificación, Árboles de regresión y métodos basados en reglas; además de algunos métodos no supervisados como Clustering. Se ejecutan los procedimientos en el software denominado WEKA, se realiza el ajuste de modelos utilizando unconjunto de entrenamiento, se identifican atributos estadísticamente significativos y se ajustan los modelos. La selección de los modelos se realiza a partir de los criterios de bondad definidos para ellos y posteriormente se realizan predicciones en loscasos en los que aplica. Se identifican las variables asociadas a la victimización y percepción de la violencia, según el criterio de asociación, y se hacen predicciones, en el sentido probabilístico, sobre estos fenómenos.