Os custos com a assistência à saúde no Mundo apresentam significativo aumento, sendo que em muitas nações as taxas de crescimento são superiores às verificadas para o Produto Interno Bruto (PIB). Por outro lado, pesquisas apontam um panorama do setor de saúde suplementar, evidenciando neste mercado uma tendência de redução na quantidade de operadoras de planos de saúde em atividade no Brasil. A incursão pela literatura foi eficiente em constatar como principal fator para esta inclinação mercadológica, o significativo aumento dos custos assistenciais, sendo o fenômeno também observado em outros países e na saúde pública do Brasil. Na formação de um respaldo sólido, os fatores e riscos que influenciam os custos assistenciais foram identificados e minuciosamente detalhados. Por conseguinte, com base em dados da operadora em estudo, realizou-se uma análise descritiva que ensejou o conhecimento sobre o modo da ocorrência dos custos assistenciais, sobretudo dos beneficiários com elevados custos, sendo que estes correspondem a 2,4% dos clientes da operadora, responsáveis por 45,3% dos custos assistenciais totais. A atual proposição sugere um aperfeiçoamento do sistema da gestão dos custos assistenciais, mediante uma visão preventiva e corretiva, buscando, assim, melhor emprego dos recursos assistenciais, norteando as operadoras para uma posição mercadológica sustentável e segura. Com efeito, esta pesquisa tem como objetivo geral desenvolver um modelo capaz de predizer de forma eficiente os custos assistenciais, classificando os beneficiários de uma operadora de plano de saúde em duas classes: baixo e elevado risco assistencial. Este modelo permite aos gestores o prévio conhecimento da massa de beneficiários que incorrerá em elevados custos assistenciais, e, por conseguinte, gerenciá-los com o propósito de conter os custos assistenciais. Para atingir o objetivo proposto, formulou-se um modelo conceitual composto por quatro ferramentas preditivas, sendo estas o modelo determinístico, a análise discriminante, a regressão logística e as redes neurais artificiais. Os resultados demonstram que a rede neural artificial foi a única ferramenta satisfatória para o objetivo proposto, obtendo classificações muito superiores aos demais métodos.