Um dos maiores problemas de todas as empresas prestadoras de serviço de sanea-mento e distribuição de água é o de perdas oriundas de irregularidades (comerciais). Dentre os países com mais de 20 milhões de habitantes que mais sofrem desse tipo de perdas, o Brasil ocupa a 14º posição com 40% de perdas na distribuição. A Em-presa A, estudo de caso deste trabalho, é uma companhia brasileira que atua no setor de saneamento e distribuição de água e, atua, principalmente, em 3 regiões, com valores de médias percentuais de perdas, em 2021, de 19%, 30% e 43%, respecti-vamente. Essas perdas são derivadas de muitos problemas, mas as principais são oriundas das fraudes nas ligações dos medidores de água, por exemplo: ligações clandestinas, by-pass e derivação de ramal. A principal forma de combater esse tipo de fraude é através de inspeções nos clientes. Geralmente utiliza-se um conjunto de heurísticas para identificar o suspeito de tal fraude ou irregularidade, porém esses métodos não retornam boas precisões. Na Empresa A, a precisão alcançada através das inspeções varia de 3% a 17% de região para região. Com isso, conclui-se que o procedimento não é eficaz. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema inteligente que possa identificar, com maior exatidão, o perfil de con-sumo do cliente que possui a fraude. O sistema desenvolvido é composto por duas metodologias baseadas em diversos algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina. A primeira utiliza um filtro com intuito de agrupar os clientes com perfis similares. A segunda faz uso de um algoritmo evolutivo inspirado em computação quântica para a busca de hiperparâmetros e atributos. Além disso, ambas conside-ram comitês e exploram a utilização de variáveis históricas e exógenas pertinentes ao contexto. Os resultados obtidos mostraram-se superiores nas avaliações, quando comparadas aos verificados na Empresa A, alcançando até 44% de taxa de acerto.