Resumen. Las redes neuronales artificiales (RNA) y los árboles de decisión (AD) se han utilizado como clasificadores en distintas áreas, como en el sector salud, financiero, manufactura, social entre otros. Sin embargo, cada uno de estos clasificadores tiene sus ventajas dependiendo del tipo de datos (numérico, categórico o mezclados) de entrada. Por lo tanto, los árboles de decisión trabajan con valores tanto numéricos como categóricos. Teóricamente ambos clasificadores pueden trabajar con

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... s los tipos de datos, sin embargo, en la práctica no parecer ser así. Por esta razón en este trabajo se realiza un análisis de las ventajas y desventajas de estos clasificadores para valores categóricos. Se utilizaron bases de datos descritas en atributos de tipo categórico, que fueron codificadas, para la RNA. De acuerdo con las pruebas realizadas la eficiencia de clasificación cuando se utilizó la RNA es inferior al clasificador C4.5.