All'interno di questo elaborato si vogliono esporre i risultati ottenuti in letteratuara dai modelli di scoring che utilizzano come motore decisionale gli algoritmi genetici. Gli algoritmi genetici sono un'approccio ai problemi di calcolo numerico ispirati al meccanismo di sviluppo biologico e che sono tra i metodi più utilizzati dalle attuali tecnologie di machine learning individualmente o in in forma ibrida con altre metodologie. La tesi introduce il rischio nella concezione sviluppata nel mondo imprenditoriale e finanziario, fornendo una tassonomia dei rischi principali e una loro definizione, con particolare focus alla valutazione del rischio di credito. Il rischio di credito è il principale rischio analizzato dagli istituti bancari e affini, la sua importanza rende la valutazione rapida della rischiosità della controparte una necessità.