Este documento describe los resultados de un estudio diseñado para ilustrar el uso de técnicas analíticas de aprendizaje automático desde la perspectiva de un consumidor de hogar. El resultado de interés en este estudio es el grado de preparación financiera de un hogar, indicado por la presencia de un fondo de emergencia. En este estudio, se evaluaron seis algoritmos de aprendizaje automático y luego se compararon con las predicciones realizadas utilizando una técnica de regresión convencional. Los algoritmos de aprendizaje automático seleccionados mostraron un mejor rendimiento en la predicción. Entre los seis algoritmos de aprendizaje automático, Gradient Boosting, NN y SVM demostraron proporcionar el grado más robusto de predicción y clasificación. Este documento contribuye a la literatura metodológica en estudios de consumidores en relación con el comportamiento financiero de los hogares al mostrar que cuando la predicción es el propósito principal de un estudio, las técnicas de aprendizaje automático proporcionan ideas detalladas y matizadas sobre el comportamiento más allá de los métodos analíticos tradicionales.