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현대 사회에서 기업 환경 및 비즈니스가 빠르게 변화하고 다양화됨에 따라, 기업의 미래 성장 동력에 대한 데이터 기반 분석의 중요성이 대두되고 있다. 특히 정부기관 및 지자체에서는 공공기술을 활용하여 미래 먹거리를 확보하고, 성장 가능성이 높은 기업을 선별하여 지원하는 정책이 중요해지고 있다. 이에 따라 공공기술 수요자인 기업에 대한 객관적이고 과학적인 평가 및 지원 기준이 필요하다. 한정된 자원을 투자하여 부가가치 및 고용을 창출하여 국가 경제에 기여하기 위해서는 데이터 기반의 보다 정확한 공공기술 수요기업의 선별이 필요한 실정이다. 또한, 기업의 입장에서도 현재 영위하는 사업의 미래 성장성, 수익성, 혁신성 등에 대한 과학적인 진단과 솔루션에 대한 수요가 높아지고 있다. 기업의 재무 및 비재무 데이터는 다양한 기업 정보를 담고 있으나, 공공기술 수요기업 선별 모델 개발에 있어서는 다소 활용에 제약이 있어왔다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해서 최신의 머신러닝 기법을 활용하여 공공기술 수요기업의 특징을 추출하고, 미래성장 가능성이 높은 기업을 선별하는 모델을 개발하였다. 모델은 한국과학기술정보연구원(KISTI) 데이터분석본부 기술사업화연구센터에서 보유한 공공R&D 사업화 기계학습용 데이터를 활용하여 국내 외감기업의 약 10년간의 재무비율 데이터를 학습하였으며, 이를 바탕으로 기업의 미래성장 잠재성을 예측하였다. 세부적으로는 사업성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 비용성, 부가가치창출, 그리고 기술혁신성을 예측하였으며, 이를 바탕으로 미래성장 종합점수를 산출할 수 있다. 또한 각 중요 지표의 가중치를 달리함에 따라, 기업에 최적화된 미래성장 가능성을 산출할 수 있도록 제언한다.