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Tax evasion is the practice of the non-payment of taxes. In Brazil alone, it is estimated as 8% of GDP. Thus, governments must use intelligent systems to support tax auditors to identify tax evaders. Such systems seek to recognize patterns and rely on sensitive taxpayer data that is protected by law and difficult to access. This research presents a smart solution, capable of identifying the profile of potential tax evaders, using only open and public data, made available by the Brazilian internal revenue service, the administrative council of tax appeals of the State of Goiás, and other public sources. Three models were generated using Random Forest, Neural Networks, and Graphs. The validation after fine improvements offered an accuracy greater than 98% in predicting tax evading companies. Finally, a web-based solution was created to be used and validated by tax auditors of the State of Goiás. ; La evasión fiscal es la consecuencia de la práctica de la defraudación tributaria. En Brasil, se estima que corresponde al 8% del PIB. Por lo tanto, los gobiernos necesitan y utilizan sistemas inteligentes para ayudar a los agentes de hacienda a identificar a los defraudadores fiscales. Dichos sistemas se basan en datos confidenciales de los contribuyentes para el reconocimiento de patrones, que están protegidos por ley. Este trabajo presenta una solución inteligente, capaz de identificar perfiles de potenciales defraudadores fiscales, utilizando únicamente datos públicos abiertos, puestos a disposición por la Hacienda Federal y por el Consejo Administrativo Tributario del Estado de Goiás, entre otros registros públicos. Se generaron tres modelos utilizando random forest y neural networks. En la validación después de finas mejoras, fue posible obtener una precisión superior al 98% en la predicción del perfil moroso. Finalmente, se creó una solución de software visual para uso y validación por parte de los auditores fiscales del estado de Goiás. ; A evasão fiscal é a consequência da prática da sonegação. Apenas no Brasil, ...