El objetivo general de esta obra es determinar el modelo que predice con mayor precisión el desempeño financiero de las empresas del sector de productos de consumo frecuente que cotiza en la Bolsa Mexicana de Valores, con la finalidad de obtener una mejor comprensión del comportamiento financiero de dichas empresas y poder identificar variables que hacen que dichas empresas tengan un desempeño financiero bajo, medio o alto. Para ello, se recopilaron los estados financieros que van del año 2002 al año 2017, con periodicidad trimestral, de 16 empresas. La metodología empleada se basa en el Análisis de Datos de Panel y en las Redes Neuronales Artificiales. Los resultados muestran que las razones financieras más significativas en cuanto a predicción del desempeño financiero son las referentes a la Liquidez, RION, Eficiencia, Rotación del activo, Tasa de Provisiones, Endeudamiento, Inversión, Crecimiento y Costo de oportunidad. Estos resultados fueron arrojados por la técnica de Redes Neuronales Artificiales, la cual contempla una mayor precisión en la predicción del desempeño financiero comparado el Análisis de Datos de Panel.