Predecir la compra de materia prima para las empresas representa un desafío considerable, ya que una gestión inadecuada puede afectar directamente la toma de decisiones estratégicas y la rentabilidad. En ese sentido, las pequeñas y medianas empresas (PYMES), en particular, suelen enfrentarse a este problema debido a la falta de recursos tecnológicos avanzados y sistemas de predicción eficientes. Actualmente, existen herramientas optimizadas y modelos matemáticos diseñados para prever la demanda de materia prima y mitigar estos riesgos. En este contexto, el presente estudio propone un modelo de predicción de compras basado en el algoritmo Elastic Net. Este enfoque combina las ventajas de los métodos de regresión Lasso y Ridge, lo que permite analizar de manera efectiva los datos históricos de ventas e inventarios, incluso cuando las variables están altamente correlacionadas. ...