A inadimplência no agronegócio brasileiro atingiu 8,2% no quarto trimestre de 2025, o maior índice já registrado na série trimestral da Serasa Experian. O dado, divulgado no Boletim Agro da empresa, revela que mais de 900 mil produtores rurais de um universo de 11,3 milhões mapeados encerraram o ano com dívidas em atraso ligadas ao financiamento e às atividades agrícolas. O crescimento foi contínuo ao longo de todo o ano e acende um alerta direto para instituições financeiras, fintechs e agrotechs: o risco de crédito rural está em alta, e as soluções de análise de dados, inteligência artificial e cibersegurança nunca foram tão necessárias.
O agronegócio brasileiro encerrou 2025 sob pressão financeira crescente. A inadimplência rural atingiu 8,2% no quarto trimestre do ano, o maior patamar já registrado na série trimestral do Boletim Agro da Serasa Experian. O índice subiu trimestre a trimestre, registrando 7,6% no primeiro, 7,9% no segundo, 8,0% no terceiro e 8,2% no quarto. O estudo considerou dívidas vencidas entre 180 dias e cinco anos, com valor mínimo de R$ 1.000, diretamente ligadas ao financiamento e às atividades do agronegócio, somando cerca de 11,3 milhões de pessoas físicas rurais mapeadas em todo o Brasil.
Grandes proprietários e arrendatários lideram o risco
O avanço da inadimplência no agronegócio não pode ser lido apenas como um problema financeiro isolado. Ele também sinaliza uma mudança na forma como a cadeia precisa lidar com dados, tecnologia e governança. Em um mercado no qual o produtor depende de crédito para custeio, investimento, compra de insumos, maquinário, armazenagem e transporte, qualquer deterioração no perfil de pagamento tem impacto direto na competitividade da safra seguinte.
A análise por porte mostra diferenças importantes. Produtores rurais sem informação de registro rural, grupo que pode incluir arrendatários ou integrantes de estruturas familiares e econômicas, apresentaram o maior nível de inadimplência, com 9,9%. Grandes proprietários apareceram logo depois, com 9,8%, enquanto médios produtores registraram 8,3% e pequenos produtores, 7,8%.
Esse recorte mostra que o risco não está concentrado apenas em produtores de menor escala. Ao contrário, operações maiores também podem carregar exposição relevante, principalmente por lidarem com tickets mais elevados, prazos extensos e maior dependência de financiamento. Para bancos, cooperativas de crédito, fornecedores e tradings, a leitura passa a exigir uma visão mais ampla do produtor, combinando histórico financeiro, perfil operacional, região, cultura agrícola, garantias, comportamento de pagamento e variáveis externas.
Disparidade regional expõe vulnerabilidades sistêmicas
A distribuição regional também revela um Brasil rural com comportamentos bastante distintos. A região Sul registrou o melhor desempenho, com inadimplência de 5,7%, abaixo da média nacional. O Sudeste apareceu na sequência, com 7,0%. Já Centro-Oeste e Nordeste ficaram acima da média, com 9,6% e 9,4%, respectivamente. O Norte teve o maior percentual, com 12,5%.
Entre os estados, o Rio Grande do Sul apresentou a menor taxa, com 5,3%, seguido por Paraná e Santa Catarina. No outro extremo, o Amapá registrou 19,9%, maior percentual do levantamento.
A diferença regional reforça que a gestão de crédito rural precisa considerar fatores locais. Presença de cooperativas, acesso a seguro agrícola, linhas de renegociação, infraestrutura logística, maturidade digital, disponibilidade de dados e organização da cadeia influenciam diretamente a capacidade de pagamento e recuperação financeira do produtor.
Inteligência artificial ganha espaço na análise de crédito rural
Em meio a esse cenário, ferramentas baseadas em inteligência artificial e machine learning passam a ganhar relevância estratégica. O Agro Score, solução da Serasa Experian citada no levantamento, utiliza modelos preditivos para ampliar a compreensão dos perfis financeiros do campo e apoiar decisões mais equilibradas ao longo da cadeia.
A pontuação média dos produtores rurais caiu de 616 para 600 pontos entre o quarto trimestre de 2024 e o mesmo período de 2025, movimento observado em todas as faixas de produtores. Essa queda indica um ambiente de maior cautela e reforça a necessidade de combinar dados tradicionais com informações específicas do setor agro.
Para empresas de tecnologia, bancos, cooperativas e fornecedores, a oportunidade está em transformar dados dispersos em inteligência operacional. Modelos de IA podem apoiar a identificação de risco antes da inadimplência se consolidar, melhorar políticas de concessão de crédito, orientar renegociações, ajustar limites por perfil e reduzir perdas em operações de alto valor.
Dívida média no agro supera outros setores relacionados
Outro ponto de atenção está no valor médio das dívidas. No quarto trimestre de 2025, a inadimplência rural ficou concentrada principalmente em compromissos assumidos com instituições financeiras, com taxa de 7,2%. Já os débitos diretamente ligados a credores do próprio setor agro representaram 0,3%, enquanto outros segmentos relacionados, como transporte, armazenagem e seguros, marcaram 0,2%.
Apesar da menor incidência nos credores do agro, os valores médios chamam atenção. A dívida média com instituições financeiras chegou a R$ 115,5 mil, enquanto no setor agro atingiu R$ 138,2 mil. Em outros setores conectados à atividade rural, o valor médio ficou em R$ 32,6 mil.
Esse desenho reforça um desafio típico do campo: poucos casos de inadimplência podem concentrar montantes expressivos. Por isso, a taxa percentual nem sempre traduz completamente o risco financeiro da carteira. Uma revenda de insumos, por exemplo, pode ter baixa quantidade de clientes em atraso, mas ainda assim enfrentar impacto relevante no caixa caso esses clientes concentrem operações de valor elevado.
Governança de dados passa a ser peça central no agro
A inadimplência no agronegócio também levanta uma pauta de governança. Quanto mais a cadeia depende de modelos preditivos para decidir crédito, seguro, venda a prazo e renegociação, maior deve ser o cuidado com qualidade dos dados, transparência dos critérios, segurança da informação e revisão humana.
No campo, esse desafio é ainda mais sensível porque muitas propriedades ainda operam com baixa integração entre sistemas financeiros, ERPs, plataformas de gestão agrícola, registros fiscais, dados climáticos e informações cadastrais. Sem uma base confiável, a IA pode ampliar velocidade, mas não necessariamente melhorar a decisão.
A agenda para líderes de TI, crédito e risco no agro passa por três movimentos: estruturar dados confiáveis, integrar informações de diferentes áreas da operação e criar políticas claras para uso de inteligência artificial em análises financeiras. O objetivo não é substituir a experiência humana, mas oferecer sinais mais precisos para decisões que envolvem capital, produção e continuidade de negócios.
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