El presente trabajo final se enfoca en el desarrollo y aplicación de un modelo predictivo de precios en el mercado de alquileres de corta duración, puntualmente en el ámbito de Airbnb, con el objetivo de proporcionar una herramienta aplicable y comprensible en el ámbito real. Utilizando el lenguaje de programación Python y técnicas avanzadas de modelado, este proyecto investiga varios algoritmos para identificar el más eficaz en predecir y optimizar precios basados en un amplio espectro de variables relacionadas con los alojamientos. A través de un proceso que incluye el análisis y exploración de datos, modelado, implementación, y evaluación de modelos, se busca seleccionar el modelo óptimo basado en su rendimiento y precisión, según métricas de evaluación establecidas. Este trabajo no solo aspira a contribuir al campo académico y práctico con un modelo predictivo de precios preciso y accesible sino también a ofrecer insights valiosos para anfitriones y gestores de propiedades en la optimización de sus estrategias de precios en plataformas de economía compartida como Airbnb.