Modelos baseados em grafos, Graph Neural Networks ou (GNN), vêm sendo empregados na detecção de fraudes no comércio eletrônico com resultados promissores. Neste trabalho foram avaliados modelos que utilizam classificação sobre os nós, baseados em informações da vizinhança, e o reconhecimento de comunidade, utilizando datasets reais. Os resultados demonstram que, embora promissores (acurácia variando de 50% a 86%), ainda é preciso estudar e investigá-los melhor para que possam, no futuro, atuarem em soluções anti-fraude.