La presente investigación desarrolla un sistema automatizado para la irrigación inteligente de cultivos de tomate (Solanum lycopersicum var. cerasiforme) basado en el Internet de las Cosas (IoT) y algoritmos de predicción, con el fin de optimizar el uso de agua en la agricultura urbana de Lima Metropolitana. El sistema utiliza sensores inalámbricos para medir la humedad del suelo y la temperatura del ambiente, datos que son almacenados en la nube mediante Firestore. Con esta información, se realizan simulaciones y cálculos de riego, además de aplicar modelos predictivos como ARIMA y Random Forest para predecir la temperatura y humedad, respectivamente. Posteriormente, el sistema activa una bomba que riega el cultivo de acuerdo con los resultados obtenidos. La implementación del sistema logró una mejora del 20% en verano y 25% en invierno en la eficiencia del uso del agua, reduci...