Treinando para Vida

Ativa

Espaco Treinando para Vida Ltda

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CNPJ 42.219.267/0001-14
5 anos desde 07/06/2021
Matriz
120 mil capital
Sociedade Empresária Limitada
IPATINGA/MG

86.50-0-03 Atividades de psicologia e psicanálise

Endereco

CARLOS CHAGAS, 540 - ANDAR QUARTO

CIDADE NOBRE

IPATINGA / MG

CEP: 35162-359

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Contato

Telefone: (31) 9874-9707
E-mail: [email protected]

Dados de origem pública (Receita Federal). Saiba mais em /dados-publicos.

Atividades Econômicas (CNAE)

Atividade Principal

86.50-0-03 Atividades de psicologia e psicanálise

Atividades Secundarias (9)

82.11-3 Serviços combinados de escritório e apoio administrativo 82.30-0 Serviços de organização de feiras, congressos, exposições e festas 85.50-3 Atividades de apoio à educação, exceto caixas escolares 85.99-6 Treinamento em desenvolvimento profissional e gerencial 86.30-5 Atividade médica ambulatorial restrita a consultas 86.50-0 Atividades de profissionais da nutrição 86.50-0 Atividades de fisioterapia 86.50-0 Atividades de terapia ocupacional 86.50-0 Atividades de fonoaudiologia

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Quadro Societario (10)

Nome	CPF/CNPJ	Qualificacao	Entrada
CLEIDE MARCIA FERREIRA	***	Sócio	2021-06-07
DULCE DE SOUZA MELO SILVA	***	Sócio	2025-02-24
KARLA DIAS BARCELOS SANTOS	***	Sócio	2025-02-24
MARIA ELENA SODRE BILAC DE PINHO	***	Sócio	2025-02-24
MARTA VERONICA SILVA SANTOS	***	Sócio	2025-02-24
RAISSA PONCIANO CUNHA MELO MIRANDA	***	Sócio	2025-02-24
RENATA BEZERRA SILVA RANGEL SOUZA	***	Sócio	2025-02-24
VERONICA RAMALHO SILVA RODRIGUES	***	Sócio	2025-02-24
CHARLES LEMOS SANTOS	***	Sócio-Administrador	2025-10-20
FABIANA DA SILVA DE SOUZA	***	Sócio	2025-10-20

Distribuição etária dos sócios

31–40

41–50

51–60

10 de 10 sócios com faixa etária informada

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out./2025

Entrada de 2 socios

CHARLES LEMOS SANTOS, FABIANA DA SILVA DE SOUZA - Sócio-Administrador, Sócio

fev./2025

Entrada de 7 socios

DULCE DE SOUZA MELO SILVA, KARLA DIAS BARCELOS SANTOS e mais 5 - Sócio

jun./2021

Entrada de socio

CLEIDE MARCIA FERREIRA - Sócio

Análise Preditiva

Modelos preditivos baseados em machine learning — risco financeiro, fiscal, encerramento e chances de recuperação

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Estimativas estatísticas baseadas em dados públicos — não constituem rating de crédito ou avaliação individualizada.

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