Las llamadas de 14 especies de murciélagos fueron clasificadas por género y especie utilizando análisis de función discriminante (DFA), máquinas de vectores de soporte (SVM) y conjuntos de redes neuronales (ENN). Tanto SVM como ENN superaron a DFA para cada especie, mientras que ENN (tasa de identificación media - 97%) superó consistentemente a SVM (tasa de identificación media - 87%). Las tasas de clasificación correcta producidas por los ENN variaron del 91% al 100%; las llamadas de seis especies fueron identificadas correctamente con una precisión del 100%. Las llamadas de las cinco especies de un género cuyas especies se consideran difíciles de distinguir acústicamente tuvieron tasas de identificación correcta que variaron del 91 al 100%. Cinco parámetros fueron los más importantes para clasificar las llamadas correctamente, mientras que otros siete contribuyeron poco al rendimiento de la clasificación.