This paper develops a general framework establishing the minimum guidelines required for the study of corporate bankruptcy, framed in five elements such as the definition, sample, cost of error, statistical techniques and variables of prediction models. We analyze 143 articles published in ISI Web of Science and SCOPUS for the period 2012-2017, finding that the most used techniques are neural networks, support vector models and decision trees, while discriminant and logistic models are used as a benchmark. © 2019.Este trabajo desarrolla un marco general estableciendo los lineamientos mínimos requeridos para el estudio de la quiebra empresarial, enmarcado en cinco elementos como son la definición, muestra, costo del error, técnicas estadísticas y variables de los modelos de predicción. Se analizan 143 artículos publicados en ISI Web of Science y SCOPUS para el período 2012-2017, encontrando que las técnicas más utilizadas son las redes neuronales, modelos de vector de apoyo y árboles de decisión, mientras que, los modelos discriminantes y logísticos son utilizados como benchmark. © 2019.