El objetivo de este estudio fue comparar cu l de los algoritmos supervisados populares de miner a de datos se aproxima m s a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en ni os y adolescentes. Para analizar los datos, se utiliz una base de datos de escolares de la regi n de Itaup -Paran (Brasil), cuyas edades oscilan entre 6-17 a os. El programa utiliza diferentes herramientas para la miner a de datos como Weka y Rapid Miner. Los resultados muestran la mejor t cnica supervisada para clasificar la obesidad de los escolares y pueda contribuir a predecir el riesgo de exceso de peso en ni os y adolescentes.