Las aseguradoras en Colombia obtienen sus ingresos de las primas mensuales que pagan sus clientes, en este artículo se analizó una base de datos de una compañía de seguros, que ofrece un producto de seguro de vida individual con componente de ahorro; con el fin de mejorar los indicadores de riesgo de cartera, la cancelación de pólizas y aumentar los ingresos a través de un modelo para predecir la propensión de incumplimiento en el pago de las primas mensuales. Para lograr este objetivo se realizó la comparación de varios modelos teniendo como punto de referencia un modelo basado en reglas y los demás modelos se realizaron a través de la metodología machine learning, identificando el modelo Linear Discriminant Analysis como el mejor, obteniendo un resultado de recall de 0.58% e identificando las características o variables de cada cliente que se relacionan de manera directa con el incumplimiento y con ello predecir si los nuevos clientes que tendrán incumplimiento. Con este trabajo se establece un modelo que propone a la compañía herramientas que permitan la toma de decisiones y/o definir nuevas estrategias de mercadeo.