Las autoridades fiscales se enfrentan al desafío de identificar de manera efectiva a las empresas que evitan el pago de impuestos, lo cual no es único de los países de la Unión Europea. Los recursos limitados a menudo restringen a los administradores fiscales, quienes tradicionalmente se basan en herramientas de auditoría fiscal que consumen mucho tiempo y mano de obra. Como resultado de esta práctica establecida, los gobiernos están perdiendo una gran cantidad de ingresos fiscales. El objetivo principal de este estudio es aumentar la eficiencia en la detección de evasión fiscal mediante la aplicación de métodos de minería de datos en el país del Este de Europa, Lituania, que tiene una economía en rápido desarrollo, aplicando métodos de minería de datos relacionados con impactos relacionados con la riqueza. El estudio desarrolla varios modelos para la segmentación, evaluación de riesgos, plantillas de comportamiento y detección de delitos fiscales. Los resultados muestran que la técnica de minería de datos puede detectar eficazmente la evasión fiscal y extraer conocimientos ocultos que se pueden utilizar para reducir las pérdidas de ingresos derivadas de la evasión fiscal. Los métodos, software y hallazgos de este estudio pueden ayudar a los tomadores de decisiones, expertos y científicos en países en desarrollo a predecir la detección de fraudes fiscales.