Este proyecto se enfoca en el análisis y la predicción del consumo eléctrico en Uruguay, específicamente en el departamento de Montevideo. Se busca recopilar e integrar distintas fuentes de información de la región que puedan ser de utilidad para esta tarea. Principalmente interesan datos socioeconómicos, meteorológicos y de consumo eléctrico, los cuales se obtienen de la Encuesta Continua de Hogares (ECH), el Instituto Uruguayo de Meteorología (INUMET) y la Administración Nacional de Usinas y Trasmisiones Eléctricas (UTE) respectivamente. Con esta información se busca predecir mensualmente el consumo eléctrico diario promedio por hogar en distintas regiones de Montevideo, denominadas como segmentos. Para realizar las predicciones se pueden utilizar diversos modelos de aprendizaje, en nuestro proyecto se decide utilizar Regresión Lineal, K-nearest neighbors (KNN) y Random Forest, siendo este último el modelo que presenta mejores resultados con un MAPE de 5.6% y un R2 de 0.85. También resulta interesante analizar el impacto que tienen las variables en la predicción, por lo que se realiza un estudio causal en el que se busca determinar si realmente causan aumentos o disminuciones en el consumo eléctrico. Los resultados de este estudio sugieren, a partir del modelo de la realidad propuesto, que los ingresos de los hogares y vivir en una casa son factores que causan diferencias en el consumo eléctrico