En la actualidad el avance en las ciencias de la computación, inteligencia artificial, herramientas estadísticas para el procesamiento de imágenes y otros tipos de datos a volcado a muchos investigadores de las diferentes áreas del conocimiento al uso de estas técnicas modernas para descubrir patrones que permitan clasificar, predecir o describir variables de interés agronómico con la información disponible tanto del medio ambiente, suelo y del fisiológicas propias del cultivo. En este sentido la propuesta involucra el uso de diversas técnicas que serán aplicadas a los datos disponibles para su análisis y discusión de resultados, todo asistido con R, Python, Shiny y cualquier otra herramienta relacionada.