El presente trabajo analiza la factibilidad de la utilización de Machine Learning (aprendizaje automático) en el pronóstico del tiempo. Pretende recopilar datos de diferentes fuentes; como ser la información provista por API, la generada por un prototipo de mini estación meteorológica desarrollado mediante Arduino y datos históricos proporcionados por el Instituto Uruguayo de Meteorología. Con esto posteriormente se alimenta un modelo predictivo diseñado, aplicando técnicas y algoritmos de Machine Learning para que a partir de las mediciones de humedad, presión y temperatura realicen predicciones de la variable precipitación. Se presenta una exposición que resume los objetivos del proyecto, indicadores de logros verificables, estudio del estado del arte, contexto tecnológico, conclusiones y futuros pasos. Se describe detalladamente la aplicación desarrollada en Azure, modelos predictivos y el desarrollo de la mini estación con Arduino. En conclusión, se demuestra que el abordaje del tema del pronóstico del tiempo a través de estas técnicas es perfectamente viable y que se requiere seguir avanzando en el estudio, para poder concluir si es posible mejorar las predicciones del clima.