Objetivos: El presente proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema que permita predecir las heladas en la localidad de Villa Regina, Río Negro. Para lograr este objetivo, se propuso usar técnicas de Machine Learning, en particular de la rama de aprendizaje supervisado y deep learning. La motivación detrás de esta idea nace a partir de dos realidades. La primera es la importancia que tiene la capacidad de predecir heladas para el cultivo regional. Conocer con relativa anticipación la posibilidad de una helada y prepararse adecuadamente para ella marca la diferencia para el agricultor entre mantener o perder la cosecha. La segunda es el hecho de que las herramientas actuales de predicción en Villa Regina no son lo suficientemente precisas. En la primera etapa del desarrollo de este trabajo se llevará a cabo un intenso análisis e investigación sobre el área de Machine Learning. Para esto, principalmente usaremos el curso Deep Learning Specialization dictado por Andrew Ng[1] y los libros Deep Learning (Goodfellow, Bengio y Courville)[18] y An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (James, Witten, Hastie y Tibshirani). Luego, para abordar la etapa de implementación del sistema de predicción de heladas, necesitaremos un gran conjunto de datos meteorológicos para poder entrenar al sistema y lograr que prediga con cierto grado satisfactorio de precisión. Por esta razón, se ha elaborado un convenio con la sede reginense del INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) para poder acceder a estos datos. El trabajo está asociado a una actividad de vinculación tecnológica.