El presente trabajo expone la investigación y desarrollo para crear un sistema de monitoreo, visualización y pronóstico de variables relacionadas al estado de un terreno controlado, que pretende asistir en la toma de decisiones del riego. El proyecto surge por la inquietud de incorporar tecnologías de comunicación, de Internet de las cosas y técnicas de aprendizaje automático para optimizar la agricultura de regadío. Además, se busca integrar una interfaz amigable al usuario, que permita conocer, a usuarios no expertos, el estado de su predio y las posibles predicciones a futuro. Se diseñó y construyó un sistema que posibilita el sensado de variables y recolección de datos para su almacenamiento y procesamiento en la nube, y posterior visualización de los resultados en una interfaz de usuario web. Se logró construir un sistema integral para la adquisición de datos de un predio dado y el análisis de los mismos. Además, se pudo conseguir un conjunto de datos externo suficiente para confirmar la validez de los algoritmos de aprendizaje automático trabajados en el proyecto.