Este artículo considera los problemas de la deuda crediticia vencida y la creación de métodos efectivos para gestionar deudas problemáticas en los bancos. El propósito de este documento es estudiar el problema de la deuda crediticia vencida y crear métodos efectivos para gestionar deudas problemáticas en las instituciones financieras. Basado en una combinación de herramientas de la teoría de la lógica difusa y redes neuronales artificiales, se construyó un modelo econométrico de scoring de cobranza. Se utilizaron mapas autoorganizados de Kohonen para establecer los parámetros de las funciones de pertenencia en el proceso de difuminación de variables cuantitativas del modelo construido. Los datos se tomaron de los sitios web oficiales de cuatro bancos búlgaros para el período 2015-2019. El volumen de la muestra preparada ascendió a 1000 contratos de crédito con pagos vencidos activos. El valor práctico del modelo de scoring de cobranza construido para la recuperación de deudas vencidas radica en la posibilidad de hacer recomendaciones para trabajar con cada segmento de la cartera de préstamos vencidos de acuerdo con el nivel de riesgo crediticio calculado. La introducción de modelos de evaluación de riesgo crediticio basados en tecnologías neuro-difusas en el trabajo de las instituciones financieras tendrá un impacto positivo en los resultados financieros de las actividades de préstamo de los bancos.