En este artículo, utilizamos datos de empresas de restaurantes que cotizan en bolsa entre 2000 y 2019 para probar la efectividad del análisis discriminante múltiple (ADM) y la regresión logística (logit) en la predicción de la probabilidad de quiebra en la industria de restaurantes. Construimos varios ratios financieros extraídos de la información financiera y los analizamos para determinar los modelos óptimos. Nuestros resultados muestran que los ratios de liquidez (particularmente el ratio rápido), el flujo de caja operativo y el capital de trabajo emergen como los indicadores más cruciales de posibles solicitudes de quiebra para las empresas de restaurantes. Los resultados también muestran que el modelo logit tiene un mejor desempeño dentro de la muestra. Sin embargo, ambos modelos exhiben capacidades predictivas similares con datos fuera de la muestra.