Tendo em vista o aumento da competitividade do mercado, as empresas estão cada vez mais oferecendo facilidades no pagamento dos títulos, com condições diferenciadas e prazos de pagamento maiores, com isso o risco de inadimplência também aumenta e o trabalho dos analistas no processo de concessão de crédito é dificultado. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma ferramenta utilizando do conceito de redes neurais artificiais, mais especificamente baseadas no algoritmo Multilayer Perceptron (MLP), para auxiliar a tomada de decisão de analistas de crédito de empresas com um modelo de negócios baseado no Business to Business (B2B). Para isso, é utilizado um banco de informações contendo, não apenas o histórico de pagamento do cliente, mas sua representatividade no mercado em que se insere. Os resultados mostram que esse tipo de ferramenta tem um grande potencial para auxílio no processo de análise para concessão de crédito tendo em vista que mesmo com um número limitado de dados que foram utilizados para treinamento da rede neural a ferramenta desenvolvida neste trabalho apresentou uma precisão de mais de 90% de acerto e que, em um cenário real, o número de variáveis disponíveis para captação de informações tende a ser maior. Com isso pôde-se concluir que a implementação dessa ferramenta em uma empresa com uma disponibilidade maior de informações irá apresentar uma performance aceitável para os padrões de mercado.