Los brotes epidémicos representan unaamenazaglobal con implicacionessustancialespara la salud pública y la economía. Frente a enfermedades infecciosas como el dengue, la Chikunguña y la leishmaniasis, comprender y abordar estos desafíos es crucial para mitigar impactos adversos. Este estudio se centra en evaluar un modelo de alerta temprana para predecir el riesgo epidémico de dengue en Paita, Perú. Aprovechando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, particularmente el modelo LSTM, y analizando variables climáticas clave, la investigación proporciona información valiosa para entender y anticipar brotes de dengue en la región.