Este estudio investiga la integración de circuitos cuánticos con redes neuronales clásicas para mejorar la calificación crediticia de pequeñas y medianas empresas (PYMEs). Introducimos un modelo híbrido cuántico-clásico, centrándonos en la sinergia entre lo cuántico y lo clásico en lugar de comparar el rendimiento de modelos cuánticos y clásicos por separado. Nuestro modelo incorpora una capa cuántica en una red neuronal tradicional, logrando reducciones notables en el tiempo de entrenamiento. Aplicamos este marco innovador a una tarea de clasificación binaria con un conjunto de datos de crédito clásico de la vida real para PYMEs en Singapur. Los resultados indican que nuestro modelo híbrido logra un entrenamiento eficiente, requiriendo significativamente menos épocas (350) en comparación con su contraparte clásica (3500) para una precisión predictiva similar. Sin embargo, observamos una disminución en el rendimiento al expandir el modelo más allá de 12 qubits o al agregar bloques clasificadores cuánticos adicionales. Este artículo también considera los desafíos prácticos enfrentados al implementar tales modelos en simuladores cuánticos y computadoras cuánticas reales. En general, nuestro modelo híbrido cuántico-clásico para calificación crediticia revela su potencial en la industria, a pesar de encontrar ciertas limitaciones de escalabilidad y desafíos prácticos.