La tesis se centra en la implementación de una metodología de Machine Learning supervisado para desarrollar un programa predictivo que optimice los fenómenos de voladura en una unidad minera a tajo abierto en Perú. Se propone el uso de un algoritmo de regresión lineal generalizado multivariable para analizar diversos parámetros operativos, como la resistencia del macizo rocoso, burden, espaciamiento, factor de potencia y tiempos de retardo, entre otros. A través de la revisión de datos históricos de voladuras desde 2016 hasta 2020, se identificaron variaciones significativas en los resultados, lo que indica que la operación de voladura no es uniforme. Este estudio destaca la importancia de la preparación de datos, donde se abordaron problemas como datos omisos y desordenados, seleccionando aquellos con menor cantidad de fallas para el desarrollo del modelo. Se realizó un aná...