O objectivo do presente trabalho é a avaliação do potencial de liquefacção de solos através de três técnicas de Data Mining: Árvores de Decisão, Redes Neuronais Artificiais e Máquinas de Vectores de Suporte. Com base em casos publicados, foram construídas duas bases de dados, ambas contendo como parâmetros de entrada parâmetros relacionados com o fenómeno da liquefacção, tendo uma como base os resultados do ensaio SPT e a outra os resultados do ensaio CPT. O parâmetro de saída das bases de dados é “Liquefaz” ou “Não liquefaz”. Uma vez que os casos publicados não contêm os mesmos parâmetros de entrada, estes foram agrupados em conjuntos contendo os mesmos parâmetros. Utilizando o programa R e outros programas auxiliares, são testadas as três técnicas para previsão da ocorrência ou não de liquefacção. Também é avaliada a importância atribuída aos parâmetros de entrada.