Las empresas agrícolas enfrentan una serie de dificultades, la mayoría de las cuales son financieras; por lo tanto, el papel de la toma de decisiones se considera de gran importancia. Los índices agroeconómicos (IAEs) de la Tasa de Empleo Agrícola (TEA), el Índice de Precios de Productos Químicos (IPPC), el Índice de Precios de Productos Agrícolas (IPPA) y el Índice de Precios de Equipos de Maquinaria (IPEM) fueron seleccionados como base de este estudio. Esta investigación tiene como objetivo examinar la conexión entre la analítica de marketing digital y los índices agroeconómicos seleccionados, proporcionando valiosos conocimientos sobre su proceso de toma de decisiones, con la utilización de modelos de IA (inteligencia artificial). Así, se recopiló un conjunto de datos de analíticas de sitios web de cinco empresas agrícolas bien establecidas, además de los valores de los índices mencionados. Al realizar análisis de regresión y correlación, se extrajeron las relaciones de los índices con la analítica de marketing digital de las empresas agrícolas y se utilizaron para el despliegue de los procesos de mapeo cognitivo difuso (MCD) y modelado híbrido (MH), asistidos por modelos de redes neuronales artificiales (RNA). A través de este proceso, hay una fuerte conexión entre los índices agroeconómicos de la TEA, IPPC, IPPA y IPEM y las métricas de tráfico de marca, fuentes de tráfico social y de búsqueda, y costos pagados y orgánicos de las empresas agrícolas. Se destaca que las empresas agrícolas, para comprender mejor la tasa de empleo de su sector y la volatilidad de los precios de la agricultura, los productos químicos y los equipos de maquinaria para futuras estrategias de inversión y mejores procesos de toma de decisiones, deberían intentar aumentar su inversión en la analítica de marketing digital preferida y en aplicaciones de IA.