Este trabalho analisa a aderência de um score contábil de risco de crédito aos ratings nacionais de longo prazo atribuídos pela Fitch a empresas brasileiras não financeiras. O estudo parte da adaptação do modelo EMS ao contexto brasileiro, com base na formulação proposta por Minardi, e utiliza quatro variáveis financeiras: Capital de Giro Líquido sobre Ativo Total, Patrimônio Líquido menos Capital Social sobre Ativo Total, Lucro Operacional sobre Ativo Total e Valor de Mercado do Patrimônio Líquido sobre Exigível Oneroso. O objetivo é verificar em que medida essas variáveis, organizadas em um score contábil, são capazes de explicar a classificação de risco observada no mercado. A pesquisa adota uma abordagem quantitativa e aplicada. A amostra é composta por 37 empresas brasileiras não financeiras listadas na B3, observadas no período de 2021 a 2025, totalizando 184 observações. Com base em informações financeiras, contábeis e de mercado, foram construídas as variáveis do modelo e um Scorecard inicial com pesos iguais. Em seguida, foram aplicados modelos de regressão OLS e Ordered Logit, além de um procedimento de otimização de pesos, com o objetivo de avaliar a aderência entre o score contábil proposto e os ratings observados. Os resultados indicam que a aderência do modelo aos ratings das agências é limitada, mas suficiente para identificar padrões relevantes. Entre as variáveis analisadas, o componente patrimonial apresentou maior poder explicativo nos modelos estatísticos, enquanto a variável de mercado mostrou maior poder discriminante na versão otimizada do Scorecard. Os achados também mostram que o score contábil capta principalmente a dimensão econômico-financeira do risco de crédito, mas não reproduz integralmente a lógica de classificação das agências, que incorporam também fatores qualitativos e estratégicos. Como contribuição, o trabalho oferece uma aplicação empírica de um modelo contábil adaptado ao Brasil e discute sua aderência aos ratings praticados no mercado doméstico. Além disso, o estudo evidencia os limites e o potencial de modelos quantitativos simplificados na análise de risco de crédito corporativo em mercados emergentes.