<p>En el contexto mundial, el suicidio es considerado un problema de salud donde los adolescentes presentan mayor riesgo. Este trabajo desarrolló un método de valoración y pronóstico para el diagnóstico temprano del riesgo suicida en adolescentes escolarizados a través de técnicas multivariadas análisis de clúster y redes neuronales artificiales. Se analizaron variables relacionadas con pensamientos, planes y manifestaciones suicidas en (n=638) adolescentes en una institución educativa pública. El análisis de clúster permitió identificar el 73.2% de los adolescentes con riesgo suicida bajo, 18.5% con riesgo medio y 8,3% con riesgo alto. Se diseñó una red neuronal con capacidad de clasificación correcta del 95,5%. Se concluye que la sistematización del método que integra un análisis de clúster y una red neuronal artificial tiene capacidad de discriminar y diagnosticar de manera temprana el riesgo suicida en adolescentes escolarizados.</p>