En años recientes, la ausencia de sistemas automatizados en la predicción de la calidad del agua ha ocasionado retrasos significativos en la obtención de datos precisos, lo cual ha impactado la fiabilidad de los cálculos y ha elevado los costos asociados a todo el proceso. La investigación está enfocada en desarrollar modelos de aprendizaje automático para automatizar el sistema para predecir calidad del agua en la cuenca de Azángaro. Los datos se consultaron de la base de datos que cuenta la institución nacional SNIRH de Perú dentro de la temática calidad del agua, obteniendo un total de 136 muestras, donde la metodología empleada para el desarrollo del modelo fue, recolección de datos históricos, selección de parámetros, procesamiento y limpieza de datos, división de datos (prueba - entrenamiento), entrenamiento del modelo y finalmente la etapa de validación de cada m...