Esta tesis, presenta el desarrollo de una aplicación móvil, que utiliza Machine Learning (ML), para predecir enfermedades cardiovasculares (ECV), en personas mayores de 30 años, el objetivo principal es mejorar la precisión, sensibilidad, especificidad y puntuación F1 en la predicción de ECV. La investigación utiliza el algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors), para analizar datos de una base de datos en línea (CLEVELAND), y otros conjuntos de datos clínicos, obtenidos del uso de la aplicación móvil, se evalúa el rendimiento de los modelos, utilizando métricas como precisión, sensibilidad, especificidad y puntuación F1. Los algoritmos de ML, demostraron una alta precisión (superior al 95%) en la predicción de ECV, la aplicación móvil permite a los usuarios, monitorear su salud cardiovascular y recibir recomendaciones personalizadas. La implementación de una aplicación mó...