El siguiente trabajo propone una arquitectura que utiliza herramientas de clustering y prototipo difuso, para clasificación no-supervisada y predicción a travás de la extracción de variables descriptivas. La construcción de prototipos difusos es un método que permite describir a los elementos más representativos de un cluster, a través de su tipicidad; los prototipos, como los datos más representativos de cada cluster, pueden ser usados en un proceso de clasificación como datos de entretenimiento. Estos prototipos y los clusters pueden ser constituidos mediante algoritmos de clustering difuso. Se desarrolló un prototipo de software que implementa el modelo propuesto para la estimación de riesgo de reprobación, este software posee tres componentes principales: pre-procesamiento, clustering y clasificación.