La presente tesis tiene como objetivo la optimización de la gestión de la cadena de suministro de una empresa distribuidora de productos alimenticios para supermercados locales de la ciudad de Arequipa mediante el uso de técnicas de Aprendizaje Automático. Se utilizó una metodología basada en CRISP-DM para trabajar con los datos obtenidos para generar los modelos predictivos; los cuales fueron obtenidos de los años 2020 al 2021. Se utilizó los algoritmos de aprendizaje supervisado de regresión lineal múltiple, vectores de soporte de regresión, árboles de decisión de regresión y redes neuronales. Se obtuvo las métricas de cada modelo predictivo donde sobresale el de vectores de soporte de regresión (SVR) con la librería ScikitLearn, por tener un mejor desempeño con el conjunto de datos utilizado. Durante el desarrollo de la investigación se utilizó la plataforma de Goo...