O objetivo desse trabalho foi desenvolver e analisar, para o risco de crédito, se modelos com uso de aprendizado de máquina apresentam melhor poder preditivo comparado aos tradicionais e aplicar técnicas de interpretabilidade ao de melhor performance. A metodologia adotada corresponde a pesquisa empírica econométrica com o uso das técnicas de aprendizado supervisionado. O público-alvo foram empresas do segmento atacado. Para as variáveis do modelo foram utilizados indicadores econômicos e financeiros, retirados das demonstrações contábeis das empresas, e variáveis macroeconômicas. Os resultados indicam que o modelo de melhor capacidade preditiva foi o XGBoost, com curva ROC de 0.99 e acurácia de 0.98, na base teste. Na análise de interpretabilidade, via sharp value, os resultados corroboram o sentido econômico das variáveis. Do mesmo modo, a interpretabilidade via interações mostrou a influência da interação entre variáveis para melhora preditiva do modelo. Estes resultados corroboram a tendência de crescimento do uso de modelos com técnicas de machine learning na área econômica
