Lucero Díaz, Javier Felipe2026-09-232026-09-232026https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/79281Chile es un país con fuerte actividad agrícola y una importante producción frutícola destinada tanto al mercado interno como a la exportación. Sin embargo, la planificación productiva aún depende de métodos tradicionales y de la experiencia empírica de los agricultores, lo que genera incertidumbre frente a factores climáticos y de gestión agronómica. Ante este escenario, se propone el desarrollo de AgroPredict, una plataforma web que permita predecir la productividad de árboles frutales en diferentes predios agrícolas. El presente trabajo se enfoca en la implementación del backend de dicha plataforma, cuyo objetivo es construir la base lógica y funcional del sistema: gestionar usuarios, integrar datos externos (como información climática mediante la API AccuWeather) y soportar la incorporación de modelos predictivos. La metodología utilizada fue incremental y modular, desarrollando y validando cada componente por etapas: autenticación, gestión de predicciones, conexión con API y pruebas con modelos simples. Como resultado, se obtuvo un backend funcional, seguro y escalable, capaz de conectar información climática y datos de usuarios en un flujo coherente. Se espera que esta solución siente las bases para una herramienta moderna que mejore la toma de decisiones agrícolas y promueva el uso de tecnología en el sector frutícola chileno.36 páginasesAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Modelo PredictivoAgricultura de precisiónGestión de usuarios35609002928032 Hambre cero8 Trabajo decente y crecimiento económico9 Industria, innovación e infraestructura