La desnutrición aguda es una condición de salud que afecta a una relevante cantidad de niños menores de 5 años. Anualmente se obtienen datos climatológicos y sociodemográficos que en la literatura han demostrado tener asociación con la desnutrición aguda infantil. Este estudio propone un modelo predictivo para la presencia de la desnutrición aguda en niños de 6 meses a 5 años en el Perú usando variables climáticas. La población y muestra de estudio seleccionada fueron los niños de entre 6 meses y 5 años en el Perú, durante el periodo de 2014 a 2019 elegibles para la ENDES INEI. Se emplearon modelos de Machine Learning como Random Forest y XGBoost con validación cruzada y evaluación por ventanas de tiempo. En el entrenamiento se obtuvo una precisión y AUC en validación de hasta 93% y 78% respectivamente, aunque en la evaluación se redujeron al 92% y 69%. Se aplicó u...