Pérez-Pupo, IlianaPiñero-Pérez, Pedro YobanisYzquierdo Herrera, RaykenlerAlvarado-Acuña, Luis SegundoPiñero-Ramírez, Carlos ManuelPiñero-Ramírez, Pedro E.2026-08-252026-08-252025-03-259783031836435https://doi.org/10.1007/978-3-031-83643-5_3https://repositorio.ucn.cl/handle/20.500.14729/10285Revenue assurance and the issuance of Financial Fraud alerts are essential challenges that impact both financial institutions and businesses. This is a complex problem where new challenges and methods consistently arise, necessitating the continuous improvement of detection systems. In this context, the use of various computational intelligence techniques and elements from neutrosophic theory can assist in managing uncertainty and indeterminacy. The methods section includes a brief analysis of the state of the art in artificial intelligence for detecting financial fraud situations. Furthermore, an algorithm is proposed for detecting potential financial fraud situations, supported by data linguistic summarization techniques. These techniques are employed in combination with principles from neutrosophic theory. Subsequently, in the results section, the proposal is validated by comparing the proposed method with a rule-based approach reported in the literature. Additionally, the model is evaluated by subject matter experts, demonstrating the contributions of the proposed model.El aseguramiento de los ingresos y la emisión de alertas de fraude financiero constituyen desafíos fundamentales que afectan tanto a las instituciones financieras como a las empresas. Se trata de un problema complejo en el que surgen constantemente nuevos desafíos y métodos, lo que hace necesario mejorar de manera continua los sistemas de detección. En este contexto, el uso de diversas técnicas de inteligencia computacional y de elementos provenientes de la teoría neutrosófica puede contribuir a gestionar la incertidumbre y la indeterminación. La sección de métodos incluye un breve análisis del estado del arte de la inteligencia artificial aplicada a la detección de situaciones de fraude financiero. Asimismo, se propone un algoritmo para detectar posibles situaciones de fraude financiero, apoyado en técnicas de resumen lingüístico de datos. Estas técnicas se emplean en combinación con principios de la teoría neutrosófica. Posteriormente, en la sección de resultados, la propuesta se valida mediante la comparación del método propuesto con un enfoque basado en reglas reportado en la literatura. Además, el modelo es evaluado por expertos en la materia, lo que permite evidenciar los aportes del modelo propuesto.pp. 63–90encomputational intelligencefraud detectionlinguistic data summarizationneutrosophyinteligencia computacionaldetección de frauderesumen lingüístico de datosneutrosofíaBook chapter