O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados.