Este documento tiene como objetivo delinear qué predictores son capaces de prever el éxito (o no) en la internacionalización después de recibir apoyo para la exportación y cuán precisamente pueden realizar esta tarea. Utilizando datos de beneficiarios de subvenciones para exportación de un programa de apoyo a la exportación en Estonia, se utilizan 15 predictores teóricamente motivados agrupados en cuatro dominios para prever 24 diferentes proxies de (no) éxito mediante regresión logística y redes neuronales. Los dominios se centran en las características generales de las empresas, el rendimiento financiero y de exportación anterior, y las características específicas de las subvenciones para exportación. Las áreas más altas bajo la curva superan el umbral de 0.9, lo que indica excelentes habilidades predictivas, mientras que los proxies de (no) éxito más específicos pueden preverse con menos precisión que los generales. Los predictores que retratan el tamaño de la empresa y el tamaño del apoyo a la exportación emergen como los mejores en el caso de ambos métodos, mientras que en diferentes redes neuronales, al menos un predictor de cada uno de los cuatro dominios se encuentra entre los más importantes. Estos resultados conducen a múltiples implicaciones prácticas sobre cómo seleccionar empresas para los programas de subvenciones para exportación.