El presente trabajo tiene como objetivo llenar los vacíos en la investigación existente sobre la aplicación del aprendizaje automático en la detección y gestión del fraude en el sector bancario. Proporciona una perspectiva teórica sobre la evolución de los algoritmos, destaca aspectos prácticos y deriva métricas relevantes para evaluar su rendimiento en datos desbalanceados. En el creciente contexto de la inteligencia artificial, la adopción de un enfoque innovador y sistemático para estudiar el fraude en las transacciones bancarias a través de algoritmos avanzados de aprendizaje automático es completamente positiva para la precisión y efectividad general de la gestión de riesgos y tiene una verdadera significancia práctica y aplicada. La metodología probada (Árboles de Clasificación y Regresión, Gradient Boosting y Extreme Gradient Boosting) fue evaluada en casi 1.5 millones en el sector bancario, confirmando las observaciones relacionadas con la aplicación de evaluaciones fundamentales y métodos estadísticos especializados a través de algoritmos de aprendizaje automático, demostrando un poder discriminatorio superior en comparación con modelos clásicos. El desarrollo proporciona valiosos conocimientos para gerentes, investigadores y responsables de políticas que buscan fortalecer la seguridad y resiliencia de los sistemas bancarios en tiempos de desafíos financieros en evolución.