Los procesos de negocio son un conjunto de actividades realizadas en coordinación para alcanzar un objetivo de negocio, cuya ejecución en sistemas de información tradicionales o basados en procesos, permite obtener una variedad de datos para su evaluación y mejora. Las técnicas de minería de procesos permiten realizar análisis complejos de la ejecución real de los procesos, proveyendo a las organizaciones información valiosa sobre eficiencia, calidad o cumplimiento de normativas, para descubrir oportunidades de mejora basada en evidencia. Este tipo de análisis retrospectivo es muy útil para las organizaciones sentando la base para la mejora de los procesos basada en evidencia, aportando elementos para la toma de decisiones con base en la operativa diaria. Sin embargo, más allá del análisis retrospectivo, las organizaciones están mostrando un creciente interés en la capacidad de realizar predicciones basadas en los datos históricos de ejecución de procesos. Utilizando técnicas avanzadas de minería de procesos, es posible anticipar posibles desviaciones, violaciones o demoras en los procesos en tiempo real, lo que permite la implementación de medidas preventivas, como la reasignación de recursos o la optimización de tiempos. Estas predicciones se basan en el análisis de las trazas registradas en los logs de eventos, lo que representa un enfoque proactivo para gestionar la ejecución de los procesos. La minería de procesos sobre los datos de ejecución de procesos de negocio se ha enfocado principalmente en procesos de tipo orquestación que se realizan en una única organización (intra-organizacionales) y no en procesos colaborativos (inter-organizacionales). El objetivo principal de este proyecto es analizar técnicas/enfoques existentes para la predicción de la ejecución de procesos de negocio con minería de procesos y definir/extender/adaptar a la predicción de procesos de negocio colaborativos. Se propone una solución que extiende un enfoque existente para procesos no colaborativos, que permite a partir de un log de eventos extendido para procesos colaborativos, poder hacer predicciones relevantes a este contexto. Para finalizar, se evalúa la aplicación sobre un conjunto de logs de procesos colaborativos existente en la comunidad obteniendo resultados satisfactorios.