Las frutas y hortalizas para consumo en fresco son de los rubros más complejos en lo que a la formación de precios de venta concierne, de hecho, son uno de los grupos de productos transables que presentan mayor dificultad de predicción de precios en el corto y mediano plazo. Los dos principales componentes en la formación de precios que caracterizan a este sector y que lo diferencian de otros, son la marcada estacionalidad y la alta volatilidad de los precios. Determinadas por las características fisiológicas de las diferentes especies y variedades que componen la oferta, así como las diferentes tecnologías productivas y de conservación disponibles y la gran dependencia de las cada vez más variables e impredecibles condiciones meteorológicas. Todo esto en un contexto de alimentos que representan una pieza fundamental para la nutrición adecuada según el acuerdo unánime de las instituciones de referencia internacional en alimentación y salud. En situaciones de crecimiento sostenido, y en particular en el caso de rubros alimentarios, los precios suelen ser objeto de análisis debido a su incidencia sobre los registros inflacionarios y la seguridad alimentaria de la población. Por otro lado, bajas sustanciales y persistentes de los precios, compromete la rentabilidad de quienes producen alimentos. El diseño y desarrollo de un modelo de predicción de precios mayoristas de frutas y hortalizas frescas y la consolidación del ICAP, aporta una herramienta de análisis económico, que permitirá a los actores vinculados a la cadena comercial frutihortícola (productores, operadores mayoristas, minoristas, etc.) y a los actores vinculados a la institucionalidad oficial y agropecuaria, hacer ajustes en la toma de decisiones, emprender acciones más consistentes, y reducir costos. Empleando los datos relevados por el Observatorio Granjero en la Unidad Agroalimentaria Metropolitana, en este trabajo se utilizan modelos de espacio estado para la predicción de los precios de un conjunto acotado de rubros, llegándose a la conclusión de que los diversos rubros tienen distintos grados de predictibilidad y no hay un modelo en particular que tenga aplicabilidad general, sino que para cada caso particular se debe considerar una especificación. El impacto de la pandemia de COVID-19 y la inclusión de variables auxiliares fueron las cuestiones de mayor dificultad, esto último remarcando la necesidad de una mayor sistematización de los datos en el área Agropecuaria. Este proyecto contribuyo en el desarrollo de una plataforma diseñada específicamente para el registro de volúmenes de ingreso de mercadería a la UAM y de precios mayoristas de frutas y hortalizas, cálculos de indicadores y de precio predicho en base a los modelos desarrollados. Además, se avanzó en la incursión de una declaración digital del ingreso de mercadería por parte de las empresas operadoras. En esta publicación se presentan los resultados obtenidos en el marco del proyecto ANII Diseño y aplicación de un modelo predictivo de precios de frutas y hortalizas frescas para el comercio mayorista de Uruguay. Se presentan las herramientas desarrolladas para el almacenamiento y consulta de datos, además del desarrollo del modelo de predicción. Se emplean modelos de espacio estado para la predicción de los precios de un conjunto acotado de rubros, llegándose a la conclusión de que no hay un modelo en particular que tenga aplicabilidad general, sino que para cada caso particular se debe considerar una especificación. La inclusión de variables auxiliares fue una de las cuestiones de mayor dificultad y que remarca la necesidad de una mayor sistematización de los datos.