Esta investigación aplicó técnicas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el modelo de Máxima Entropía (MaxEnt) para predecir la distribución potencial de la especie Caesalpinia spinosa. Se utilizaron 242 registros de presencia y 15 variables ambientales, logrando un Área Bajo la Curva (AUC) de 0.897, indicando una alta precisión en las predicciones. Los resultados identificaron a la provincia de Chachapoyas como la más afectada por la degradación, con 4370.4 ha en necesidad de restauración. Entre las variables ambientales el contenido de Carbono (49.1%) y la precipitación del trimestre más frío Bio19 (29.1%), fueron las más influyentes en la distribución de especies. Mediante la superposición de capas de áreas degradadas y alta idoneidad, Chachapoyas presenta mayor cantidad de áreas que necesitan ser restauradas con un total 325 ha. Por tanto, la modelación ...