La información cualitativa de los estados financieros de las empresas proporciona información útil que puede aumentar la precisión de los modelos de predicción de quiebras. En esta investigación, se examinó un conjunto de datos de 924,903 estados financieros de 355,704 empresas alemanas clasificadas en empresas solventes, en dificultades financieras y en quiebra utilizando la base de datos Amadeus de Bureau van Dijk. Los resultados proporcionan evidencia empírica de que un enfoque lingüístico del corpus que implementa un análisis de estrategias evidenciales hacia los estados financieros ayuda a distinguir entre las situaciones financieras de las empresas. Muestran que las empresas utilizan diferentes enfoques y evaluaciones de confianza al evaluar sus estados financieros en función de la solvencia y varían su uso de estrategias evidenciales en consecuencia. Esto lleva a la propuesta de un procedimiento para cuantificar y generar características basadas en el análisis de estrategias evidenciales que pueden utilizarse para mejorar la predicción de quiebras corporativas. Los resultados presentados aquí provienen de una adaptación interdisciplinaria de hallazgos lingüísticos y proporcionan a la investigación futura otro medio de análisis en el área de la minería de textos.