Num cenário de saturação do mercado, forte competitividade e sob um contexto económico-social difícil, o setor das telecomunicações tem verificado um aumento da dívida dos seus clientes, com impacto nos resultados dos operadores. Este estudo com carácter inovador consiste na análise de clientes pós-pagos de uma empresa de telecomunicações móveis a operar em Portugal, com os objetivos de caracterizar os clientes devedores, predizer as variáveis de incumprimento e propor um modelo de previsão de devedores, aplicado à realidade da empresa. Os principais desafios consistiram na existência de um elevado número de registos com valores omissos nas variáveis sociodemográficas, no tratamento de inúmeras variáveis e na diversidade dos conteúdos, típico de um setor que contém bases de dados de milhões de registos. A base de dados, com 23.506 registos de 2011, foi construída com base na metodologia CRISP-DM e analisada com técnicas de data mining usualmente utilizadas em problemas semelhantes. Estas permitiram a identificação de segmentos de clientes devedores, sobretudo com base em variáveis comportamentais, resultando clientes com elevados valores de dívida e clientes com dívidas de baixo montante. A construção de validados modelos de árvores de decisão permite classificar e explicar os clientes devedores com base em características da conta e comportamentais. A elaboração de um modelo de regressão logística forneceu pistas para a previsão dos clientes devedores. Da avaliação dos modelos, foi efetuada uma proposta de implementação, suportada nos encorajadores resultados obtidos, contribuindo positivamente para os primeiros passos na construção de um modelo de scoring comportamental na empresa.