“Juventud endeudada”: los jóvenes con trabajos precarios afrontan la mayor tasa de morosidad

Los jóvenes precarizados son los más castigados por las altas tasas de morosidad, según el mapa interactivo desarrollado por el Centro de Estudios de la Ciudad (CEC) con el apoyo de la FES (Fundación Friedrich Ebert).
Este estudio reveló que la tasa de mora de la deuda de las personas físicas a nivel nacional alcanzó el 17,4% en junio de 2026.
El fenómeno afecta de forma desproporcionada a los menores de 35 años, que están más endeudados con Neobancos que con entidades tradicionales, y evidencia el impacto en distintas regiones del país: la mora es significativamente más alta en el AMBA, el sur de la Ciudad de Buenos Aires y provincias como La Rioja y San Juan.
Estos datos se desprenden del a de"Map la Deuda" (www.mapadeladeuda.ar).
La herramienta permite visualizar a nivel nacional, provincial y de departamento, municipio o barrio, cómo el endeudamiento de las familias argentinas se transformó en un síntoma de las dinámicas del ajuste fiscal, la desregulación de las tasas de interés y la evolución de los ingresos.
Mientras desde inicios de 2026 el volumen de crédito otorgado (en términos reales) dejó de crecer, el monto de la deuda en situación de mora no paró de aumentar, elevando los niveles de mora a récords históricos, mes a mes.
Uno de los hallazgos del informe es el de la "juventud endeudada". Las personas menores de 35 años registran tasas de mora que superan el 25% y alcanzan picos de hasta el 50%, según el tipo de entidad acreedora.
Como reflejo de la informalidad del mercado laboral que los expulsa del sistema bancario tradicional, el 36% de los deudores jóvenes concentra sus compromisos en Neobancos.
Tras la desregulación financiera iniciada a principios de 2024, estas plataformas y el sistema financiero en general subieron fuertemente las tasas de interés de los préstamos, llegando a cobrar hasta 100 puntos porcentuales más que la banca tradicional.
A esto se suma el uso de algoritmos de microtargeting y de predicción del comportamiento para influenciar las decisiones de consumo de este sector vulnerable.

