La Organización mundial de la salud (OMS) ha informado que 9 de cada 10 personas respiran aire contaminado a nivel mundial. Y el 81% de la población que radica en zonas urbanas extensas está expuesta a contaminantes en los niveles de la calidad del aire (AQL) [1], los cuales superan los límites de esta organización. Esto produce repercusiones en la salud pública. En este trabajo de investigación se busca realizar el modelamiento matemático y algorítmico para analizar los elementos particulados del aire usando cámaras espectrograficas con satélites. Para realizarlo se utiliza bancos de información de sensores PurpleAIr implementados en Lima y Arequipa, sensores robustos del Senamhi y datos obtenidos por espectrografía de satélites. Luego, se procedio a evaluar este modelo mediante MAE, RMSE, NRMSE y R2. Se utilizó el algoritmo Random Forest y árboles de decisión múltiple...