INSTITUTO DE UROLOGIA DE SANTA CATARINA LTDA

Ativa
PDF
  • CNPJ 29.326.067/0001-00
  • 8 anos desde 27/12/2017
  • Matriz
  • 15 mil capital
  • Sociedade Empresária Limitada
  • BRUSQUE/SC
86.30-5-03 Atividade médica ambulatorial restrita a consultas

Endereco

CARLOS GRACHER, 239 - APT 401

CENTRO I

BRUSQUE / SC

CEP: 88351-045

Ver no Google Maps

Contato

Quadro Societario (17)

Nome CPF/CNPJ Qualificacao Entrada
FERNAO OTAVIO DE ARAUJO *** Sócio-Administrador 2017-12-27
RAFAEL DIAS DA CUNHA *** Sócio 2024-06-25
FELIPE DOURADO MUNHOZ *** Sócio 2024-06-25
CELSO AFONSO TSCHA *** Sócio 2024-06-25
SAMAR HAIDAR *** Sócio 2024-06-25
EVERTON GUSTAVO COSTA DE OLIVEIRA *** Sócio 2024-06-25
NATHAN HENRIQUE DOS SANTOS *** Sócio 2024-06-25
BARBARA GUEDES SANTIAGO BARBOSA *** Sócio 2025-04-28
JOAO DIAS NETO *** Sócio 2025-04-28
JOSE LEITE DA SILVA NETO *** Sócio 2025-04-28
MILLENA BRAGANCA DE MELLO *** Sócio 2025-04-28
RODOLFO COUTINHO BRAGA *** Sócio 2025-04-28
RODRIGO DE AZEVEDO *** Sócio 2025-04-28
SAVIO VALADARES FERREIRA *** Sócio 2025-12-01
THAINA DE OLIVEIRA AZAMBUJA *** Sócio 2025-12-01
MURILO GRATON BONI *** Sócio 2026-03-18
MATHEUS PASCOTTO DE SALLES *** Sócio 2026-03-18
Distribuição etária dos sócios
21–30
1
31–40
14
41–50
1
61–70
1

17 de 17 sócios com faixa etária informada

Busca no LinkedIn

Buscando perfil de ...

Perfil nao encontrado automaticamente

Erro na busca

Rede de Relacionamentos

Empresa central
Empresas relacionadas
Pessoas fisicas

Carregando grafo...

Linha do Tempo

Agora
mar./2026

Entrada de 2 socios

MURILO GRATON BONI, MATHEUS PASCOTTO DE SALLES - Sócio

dez./2025

Entrada de 2 socios

SAVIO VALADARES FERREIRA, THAINA DE OLIVEIRA AZAMBUJA - Sócio

abr./2025

Entrada de 6 socios

BARBARA GUEDES SANTIAGO BARBOSA, JOAO DIAS NETO e mais 4 - Sócio

jun./2024

Entrada de 6 socios

RAFAEL DIAS DA CUNHA, FELIPE DOURADO MUNHOZ e mais 4 - Sócio

dez./2017

Entrada de socio

FERNAO OTAVIO DE ARAUJO - Sócio-Administrador

Empresas Similares

Baseado em setor, localizacao e porte

Ver todas as similares

Análise Preditiva

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

Preview powered by Exato
Exemplo de análise preditiva — estimativas estatísticas de risco financeiro, fiscal, encerramento e recuperação por horizonte temporal

Veja a análise completa de risco financeiro, fiscal, encerramento — e, para empresas em situação especial, das chances de recuperação. Com os principais fatores de cada cenário.

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

Desbloquear análise preditiva

Precisa de mais informações?

Acesse dados completos e monitore mudanças em tempo real.