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La detección del maquillaje contable es una cuestión crítica para garantizar la transparencia y la fiabilidad de la información financiera, especialmente en entornos donde las decisiones económicas y reguladoras dependen de esta información. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una herramienta potente para mejorar las técnicas tradicionales de control y auditoría. Esta conferencia presenta un análisis empírico basado en el algoritmo Random Forest para identificar qué variables contables son más eficaces para detectar indicios de manipulación. A partir de un conjunto de datos reales, se muestra como este modelo puede ayudar a discriminar entre cuentas verídicas y alterados, aportando precisión y eficiencia a la supervisión financiera.