Kredi kartı, geçmişten günümüze teknolojide yaşanan gelişmelere paralel olarak ortaya çıkan ve insan hayatının vazgeçilmez bir parçası haline gelen önemli bir üründür. Kredi kartının çevrimiçi alışverişi kolaylaştırmak, alışverişlerde taksitlendirme imkânı sağlamak ve nakit para bağımlılığının önüne geçmek şeklinde sıralanabilecek birçok avantajı mevcuttur. Bu nedenledir ki kredi kartlarının kullanım oranı dünya çapında gün geçtikçe artmaktadır. Öte yandan kredi kartlarının güvenlik kaygılarıyla öne çıkan bazı riskleri de söz konusudur. Farklı yöntemlerle tüketicilerin kimlik ve kredi kartı bilgilerine ulaşan dolandırıcılar bu bilgileri kullanarak tüketicinin haberi olmadan çevrimiçi alışveriş yapmakta ve haksız bir çıkar elde etmektedir. Dolayısıyla dolandırıcıların istismar ettikleri bu güvenlik zafiyetini boşa çıkarmak ve sahte kredi kartı işlemlerinden dolayı e-ticaret şirketlerinin yaşadığı müşteri mağduriyetine etkili bir çözüm geliştirebilmek önem taşımaktadır. Bu motivasyonla bu çalışma kapsamında ilgili problem açısından çözüm uzayını detaylıca keşfedebilmek için farklı araştırma alanlarına ait yöntemlerin performansı mercek altına alınmıştır. Bu amaçla üç makine öğrenmesi algoritması (K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi), iki yapay sinir ağı algoritması (İkili Sınıflandırıcı, Otomatik Kodlayıcı) ve iki derin öğrenme algoritması (Derin Otomatik Kodlayıcı ve Derin Sinir Ağı Sınıflandırıcısı) gerçeklenmiştir. Söz konusu algoritmaların etkinliği literatürde yaygın olarak kullanılan ünlü bir veri seti ile test edilmiştir. Deneysel sonuçlar Derin Sinir Ağı Sınıflandırıcısının sahte kredi kartı işlemlerinin tespiti noktasında bu çalışmada kullanılan diğer algoritmaları ve literatürde şu ana kadar rapor edilmiş en iyi çalışmayı doğruluk ve AUROC başarım ölçütleri dikkate alındığında geride bıraktığını göstermiştir.