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À medida que as instituições financeiras em todo o mundo avançam em direção a uma economia sem dinheiro físico, aumentando o poder de compra dos cidadãos e reduzindo os altos custos do manuseio de dinheiro, o uso de cartões de crédito é de grande necessidade para esse fim. Portanto, com esse novo impulso para uma economia sem dinheiro físico, haverá um aumento significativo no uso de cartões de crédito e também nas atividades fraudulentas associadas a eles. Este trabalho serve como uma medida proativa na deteção de atividades fraudulentas relacionadas com cartões de crédito. O estudo apresenta um modelo hierárquico baseado em memória temporal que pode detetar transações fraudulentas realizadas com o uso de cartões de crédito. Uma nova abordagem em aprendizagem automática, conhecida como Algoritmo de Aprendizagem Cortical, foi adotada para construir o modelo de deteção de fraudes com cartões de crédito. O algoritmo trabalhou com os dados de cartões de crédito obtidos do Repositório UCI, converteu os dados altamente populosos em uma representação esparsa e, em seguida, usou suas colunas de aprendizagem para aprender padrões espaciais. A metodologia de Análise e Design Orientada a Objetos foi usada neste trabalho e implementada usando a linguagem de programação Java. O modelo resultante realizou aprendizagem online e registrou alta porcentagem de precisão.